首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何知道程序调用了哪些CUDA API?而不看源代码?

要知道程序调用了哪些CUDA API,而不看源代码,可以通过以下几种方法:

  1. 静态分析工具:使用静态分析工具可以对程序进行分析,识别出程序中调用的CUDA API。例如,可以使用Clang静态分析工具或者CUDA-MEMCHECK工具来检测CUDA API的调用。
  2. 动态分析工具:使用动态分析工具可以在程序运行时监测CUDA API的调用。例如,可以使用NVIDIA的Nvprof工具或者NVIDIA Visual Profiler来跟踪和分析CUDA API的调用。
  3. CUDA运行时API钩子:CUDA运行时API钩子是一种技术,可以通过在CUDA运行时库中插入自定义代码来拦截和记录CUDA API的调用。通过使用CUDA运行时API钩子,可以获取程序运行时调用的CUDA API信息。

需要注意的是,以上方法都需要一定的技术和工具支持,对于复杂的程序可能需要进一步的分析和处理。此外,了解CUDA API的调用对于优化和调试CUDA程序非常有帮助,可以帮助开发人员更好地理解程序的行为和性能瓶颈。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用 TornadoVM 让 Java 性能更上一个台阶

在顶层,TornadoVM 暴露了一个 API,这是因为虽然它要利用并行化,但不检测。因此,它需要一种方法来识别应用程序源代码哪些地方使用了并行化。...我们要做的第一件事是在 Java 方法中给代码添加注解,让 TornadoVM 知道如何并行化它们。 因为每一个像素的计算可以并行进行,所以我们将 @Parallel 注解添加到最外层的两个循环中。...我们使用了一个包含三个任务的 TaskSchedule 对象。 此外,我们还需要定义哪些数据将从 Java 内存堆传输到设备(例如 GPU)上。这是因为 GPU 和 FPGA 通常不共享内存。...Parallel Loop API 适合非专业用户,他们不需要知道 GPU 的计算细节,也不需要知道应该使用哪种硬件。 另一方面,Parallel Loop API 可以使用的模式数量有限。...10 TornadoVM 的优势 但是,如果 Parallel Kernel API 更接近于底层的编程模型,为什么要使用 Java 不是 OpenCL 和 PTX 或 CUDA 和 PTX,尤其是在有现有代码的情况下

1.3K10

DAY28:阅读如何计算Occupancy

而这些是手册不说的,本表格是直接的一手信息来源(NV),使用该表格需要知道一些信息,例如kernel使用了多少寄存器,这个信息可以在编译的时候通过ptxas的详细输出得到,手册的后面会提到如何得到这个信息...本章节还提供了另外一种方式,叫做通过CUDA提供的API。这种方式比表格更加方便。主要有2个。(1)可以让程序知道自己的信息。...程序通过1个或者多个API调用,可以在运行的时刻(例如在用户的机器上,显卡是K80的时候)知道目前的卡上面情况。而你却不能让用户随身带着一本电子表格。自己去。...程序知道了自己在这个卡上的情况后,可以自己实验不同的occupancy组合(例如在启动热身阶段,或者一次性的在安装程序阶段),从而达到程序中目标用户机器上的性能最优化。(2)只需要少量的信息。...此时你会知道此时无法使用L1。目前尚未知道此特性在这些卡上(还不清楚6.2如何。不能知道TX2如何。TX1是有这个问题的),这是一个特性,还是一个BUG?

1.4K40

深度学习框架机器学习的开源库TensorFlow

源代码构建 TensorFlow 在 Ubuntu 和 macOS 上,官方构建流程使用 Bazel 构建系统从源代码构建 TensorFlow。...TensorFlow 如何使用硬件加速?...在使用此方法时,开发人员需要移植、剖析和优获得的代码。 GPU TensorFlow 支持一些特定的 NVIDIA GPU,这些 GPU 兼容满足特定性能标准的相关 CUDA 工具包版本。...Google TPU 是矩阵处理器不是矢量处理器,而且它利用了神经网络不需要高精度算法需要大规模并行、低精度整数算法的事实。...TensorFlow 支持哪些编程语言? 尽管 Google 使用 C++ 实现了 TensorFlow 核心,但它的主要编程语言是 Python,而且该 API 最完整、最可靠且最易于使用。

1.1K10

入行算法领域时,认真读过的两本书

偶尔,也会承担一些建模参的工作。 现在的算法框架无论是TensorFlow还是PyTorch,或多或少都有性能问题。...如果你比较抵触一般CUDA的学习资料,那么我强烈推荐这本书,读起来一点都不难。 ? 在Deep Learning这个领域中,CUDA是不可能不看的,所以请不要停留在“库”这个阶段。...虽然CUDA更新了好几个版本,本书还在讲CUDA 5的东西。但是直到目前为止,CUDA编程的基本范式没有太大的变化,只有增加了新的特性。 要压榨昂贵硬件的性能,就一定要对硬件的体系结构足够了解。...类似深度学习实战之类的教程我也不太推荐,因为它们或多或少都与某种具体的深度学习框架耦合,容易变成“学习”某种框架的API。与其这样,我们不如去看GitHub或者网上的实例。...关于如何切入到框架源码的阅读中,快速梳理调用栈,我会另写一篇文章详细介绍我的方法。 讲技术,也谈风月,更关注程序员的生活状况,欢迎联系二少投稿你感兴趣的话题。

57130

CUDA-MODE 课程笔记 第一课: 如何在 PyTorch 中 profile CUDA kernels

这里是说Lecture 1的目标是如何把一个 CUDA kernel 嵌入到 PyTorch 里面,以及如何对它进行 Profile 。...Mark 还提到说这个课程相比于以前的纯教程更加关注的是我们可以利用 CUDA 做什么事情,不是让读者陷入到 CUDA 专业术语的细节中,那会非常痛苦。...我们可以看到每次计算 Triton 使用了8个寄存器来对输入做平方运算,另外使用了8个寄存器来存输出。...这页Slides还展示了使用CUDA和Triton分别可以操作哪些优化,可以看到手写Kernel可以操作任何优化,Triton只能操作跨SM的调度。...下面一页Slides是Nsight Compute的source pages,它会展示源代码CUDA PTX代码,代码对应的的寄存器占用情况比如全局内存读取操作。

17410

AI 技术讲座精选:技术前沿——CUDAnative.jl 支持 GPU 原生编程

如果你知道(或者想了解)如何编写像 GPU 这样的并行加速程序,那么你一定会对本篇感兴趣的,不过你需要处理棘手的运行特性和通信语义。...幸运的是,从源代码处安装的 Julia 程序被完好的保存在了主知识库的 README 文件中。...通过用户容易使用的 CUDA 的驱动 API 包装器,使得该程序安装包与 CUDA 硬件的相互作用成为可能。...在 CUDArt.jl 运行环境下,我们可以使用版本稍微高一点的 Julia,不是建立在 CUDA 运行的驱动 API 上,但是目前仍未与 CUDArt.jl 进行集成。...但是,我们没有记录哪些部分的 API 是被覆盖的,或者说,我们没有记录抽象的表现过程,所以你需要参考 CUDAnative 和 CUDAdrv 库中的示例和测试结果。

1.5K100

【吐血推荐 五】想提升自己?来看看这些书籍

面对飞速发展的技术,程序员怎能不看书呢。秉承活到老学到老的信念,给大家推荐一些程序员必看的书籍。 代码整洁之道 英文书名《Clean Code》,作者: [美]Robert C. Martin。...、同步机制,并展示如何在实际开发中使用它们。...此外,本书还介绍了设计并发应用程序的方法论、设计模式、实现良好并发应用程序的提示和技巧、测试并发应用程序的工具和方法,以及如何使用面向Java 虚拟机的其他编程语言实现并发应用程序。...Redis 深度历险:核心原理与应用实践 作者: 钱文品 这本书深入分析了Redis底层原理,介绍了Redis为了性能能做了哪些优化。看完这后相信会多Redis有更深的认识。...如果你还只知道用Redis做缓存,那可以看看这本书。

39230

DAY36:阅读”执行空间&扩展修饰符

CUDA C默认的Runtime API风格的编译, 允许这个函数依然保留在普通的源代码文件中, 只需要加上一点点处理, 就可以在GPU上运行了。...这是基于CUDA Runtime API应用程序开发的特有现象(Driver API是另外一回事. 但现在不说)。...现在你已经知道如何开始了。...(如果直接inline了, 就没有这些过程---但可能会生成较大的代码) 请注意使用了inline"可能"会生成较好的代码(因为取消了函数间的流程转移, 参数传递, 结果返回之类的开销),但也可能会造成性能下降...我们又不是在教学, 不用太较真,用鲁迅的一句话说, 知道它们的意思即可(起到特定的修饰作用, 如同本章节说的),不需要"知道茴香豆的茴有几个写法".

50030

寻找成套的 App SDK 服务

前言: 对于开发者来说,三方SDK这个词已经是一个不需要任何解释的词语了,然而我想面对琳琅满目的SDK产品,大家都会纠结如何选择。那么选择一个SDK需要注意哪些问题呢?...极光Share 说到极光社交,大家可能会说,我使用了友盟社交,也很不错。的确如此,不过这不符合我们对套装的要求,既然极光提供社交分享,为何不用呢?...); } }]; 在三方登录方面,相同的,极光也提供了一个总体的回函数,不管什么平台登录都会回这个函数,在里面拿到平台用户的名称 头像等信息。...极光短信提供 文本短信 语音短信 单条模板 群发模板等发送场景 来看下极光短信提供给服务端调用短信的API ? image.png ?...极光在这些服务方面做的都是不错的,当然,除却推送的高知名度外,其他的服务似乎不那么被人所知。就像如果你不看这篇博客,可能你并不知道极光有自己的GitHub开源代码

97850

DAY86:阅读Kernel Execution

因为历史的原因,如何设定kernel的参数有2个版本,其中今天的driver api用户,可以通过一个简化的方式来指定参数: 每个kernel的参数,被提前保存在某个缓冲区中。...,都是连续排列的, 这种方式是以前的唯一的一种方式,比较复杂,但是可能有更好的性能(微乎其微) 如果你采用了第一种的简化版本,driver api实际上是会采用第二种方式自动为你打包形成一个统一的整体的...实际上,这个函数版本已经简化了很多了,这是当年的CUDA 3.2 (v2 api)所引入的新功能之一: 之前的3.2之前的版本,存在两个重要的问题:一个是这种手工准备参数缓冲区的方式,必须需要用户知道设备上和...;和CUDA Driver API的详细对比,描述了它们的异同。...类似的,CUDA也不建议每次只更改那些变化的参数,总是完全的指定。这样也是会提升代码可读性很多。

88210

NVIDIA希望有更多支持CUDA的编程语言

Larkin 没有提供有关正在考虑哪些编程语言的具体信息。 “我的团队肯定在监控这些语言,并试图寻找参与这些语言的机会。...我知道一些技术,我无法在这里提及,这些技术也将进一步支持更多语言,”Larkin 说。 Larkin给出了某些编程语言如何利用其 GPU 的一些示例,并提到了 Judia 和 Rust。...x86 架构是老大, GPU 则被降级为游戏和图形。 快进到今天,AI 已成为 GPU 的现实。...NVIDIA 认为,CPU 在处理 AI 交易方面效率低下,功耗更高的 GPU 将提供更多成本节约。...“这是自 CUDA 诞生以来一直存在的、基本的工具,即线性代数 API,”CUDA 架构师 Stephen Jones 在 GTC 的演讲中说道。cuBLAS 提供了利用 GPU 性能的最简单方法。

9110

讲解darknet: .srccuda.c:36: check_error: Assertion `0 failed.

/src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed.本文将讲解上述错误的原因,以及如何解决该问题。错误原因这个错误通常是由于CUDA相关的问题引起的。...CUDA是一种用于在GPU上进行并行计算的平台和编程模型。darknet是一个流行的深度学习框架,基于C语言编写,用于目标检测和图像分类等计算机视觉任务。...如果CUDA未安装或版本不匹配,您需要按照官方文档的指示重新安装CUDA。2. 检查GPU驱动程序确保您的计算机上安装了适当的GPU驱动程序,并且驱动程序CUDA版本兼容。...确保您的CUDA版本与您所使用的GPU兼容。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用darknet进行目标检测任务,并处理可能出现的异常情况。...通过确认CUDA安装、GPU驱动程序CUDA环境变量的正确性,并重新编译darknet,您应该能够解决这个问题。如果问题仍然存在,您可能需要进行更深入的故障排除,例如检查源代码或硬件相关问题。

24710

训练提速60%!只需5行代码,PyTorch 1.6即将原生支持自动混合精度训练。

来看看性能如何,相比Nvidia Apex 有哪些优势?...我们将: 深入研究混合精度训练技术 介绍张量核: 它们是什么以及是如何工作的 介绍新的 PyTorch amp API Benchmark用amp训练的三个不同的网络 讨论哪些网络原型从amp中受益最多...只需要学习几个新的 API 基本类型: torch.cuda.amp.GradScalar 和 torch.cuda.amp.autocast。...最佳乘数也很可能随着时间的推移改变,因为通常在训练开始时的梯度要比训练结束时大得多。如何在不给用户另一个需要调整的超参数的情况下找到最佳的损失乘数?...我分别使用了 AWS EC2实例、 p3.2xlarge 和 g4dn.xlarge,最近的 PyTorch 1.6 nightly 和 CUDA 10.0。

1.1K10

如何成为一名异构并行计算工程师

严格按照顺序一次执行一条指令,只有前一条执行完才开始执行后一条指令的处理器,称为“按序处理器”。即使是在按序执行处理器上,编译器也可以对源代码进行类似的优化,以提高程序性能。...主流处理器的处理速度远快于内存读写速度,为了减小访问数据时的延迟,现代主流处理器主要采用了两种方式: 利用程序访问数据的局部性特点:采用了一系列小快的缓存保存正在访问和将要被访问的数据,如果数据会被多次访问且数据能够被缓存容纳...GPU的编程能力还不够强,因此必须要对GPU特点有详细了解,知道哪些能做,哪些不能做,才不会出现项目开发途中发觉有一个功能无法实现或实现后性能很差导致项目中止的情况。...作为一种架构,它包括硬件的体系结构(G80、GT200、Fermi、Kepler)、硬件的CUDA计算能力及CUDA程序如何映射到GPU上执行;作为一种语言,CUDA提供了能够利用GPU计算能力的方方面面的功能...CUDA的架构包括其编程模型、存储器模型和执行模型。CUDA C语言主要说明了如何定义计算内核(kernel)。

2.6K40

FFmpeg AI推理+图形渲染的可定制GPU管线

首先,会跟大家介绍下我们的pipeline是如何设计的。之后会详细讲解为了做这个pipeline或设计,需要做哪些工作和步骤,有哪些需要注意的点。...但是在init()中,FFmpeg并没有完成GPU的初始化,只有当创建CUDA context后才能完成FFmpeg的初始化,因为任何一个GPU程序都需要一个CUDA context。...若使用的是CUDA Driver API,这个API更底层,若使用它则需要手动管理CUDA context;若使用的是CUDA Runtime API,这个API更高层,若使用它则不需要手动管理CUDA...首先是CUDA kernel发起和执行,其只有异步没有同步的方式,但可以通过调用API进行手动同步。...同时,我们还遇到了一些问题,比如数字人的数字资产在商业的引擎里,渲染也全在UE里完成,但UE不是库,所以不能直接被调用,UE执行分发时,其打包好的内容是独立的可执行文件,那么推理如何和打包好的渲染的程序交互呢

2.3K30

命令行查看cuda版本_ubuntu查看cudnn版本

综上,如果driver API和runtime APICUDA版本不一致可能是因为你使用的是单独的GPU driver installer,不是CUDA Toolkit installer里的GPU...也就是说在开发过程中,你只能选择其中一种API。简单理解二者的区别就是:runtime是更高级的封装,开发人员用起来更方便,driver API更接近底层,速度可能会更快。...因为离线安装的CUDA Toolkit会默认携带与之匹配的最新的驱动程序!!!...这也就能解释,为啥NVIDIA的官网里同时有 CUDA Toolkit 和 NVIDIA Driver 两种下载了 顺便附上cudnn的下载,注意下载cuDNN,需要注册一个账号才能下载 如果你之前使用了.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1 此处的/usr/local/cuda/include/cudnn.h 可能会因为机器不同不同,我也不知道当年师兄们是怎么装的,

3.8K20

《Effective Java》中学到的思想

比如我在看到第12条考虑实现Comparable接口一节时,首先问了自己一个问题:如何使用Comparable接口? 后来发现Comparable接口采用了策略模式的设计模式,进一步分析了策略模式。...对于基本类型,会采用优的快速排序;对于对象类型,会采取改进的归并排序。然后我就会问自己:为什么对于基本类型和对象类型,要采取不同的排序方法呢?快速排序的优,体现在哪里?...在查看源代码的基础上,我又发现JDK 7采用了一种Dual-Pivot Quicksort的快排方法,就会思考这个算法好在哪里?...在查看源代码的过程中,我发现注释中有个API的设计者是Josh Bloch,我就Google了一下。我才注意到他就是这本书的作者啊!...作者是Java API的设计者,考虑得不仅仅是如何才能够使Java API实现效率更高,还包括如何让客户端更具灵活性、如何从架构的设计上,减少客户端犯错误的机会。这完完全全也适合每一个开发者。

67331
领券