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DAY36：阅读”执行空间&扩展修饰符

也就是本章节说的__global__和__device__, 以及,不常用的__host__ 你应当知道, CUDA C是对C的扩展, 这使得熟悉普通CPU上C开发的用户(例如, 来自VC的用户),...刚才说了, 主要的execution space修饰符有两个, __global__和__device__ 它们实际上不仅仅指定了有这两个前缀的函数将在GPU上执行，也同时指定了CUDA C编译器遇到这两个前缀后...parallism)，然后还有另外一种, 叫__host__修饰, 这种不常用.单一的__host__修饰等于没有修饰(常规的CPU函数)。...但有些代码, 往往可以同时只写一次, 想同时给CPU上的普通函数, 和GPU上的__global__的kernel用，此时可以指定__host__前缀和__device__前缀同时存在。...的卡上(例如你手头的Maxwell)，和在没有warp shuffle的卡上,编译出来两种等价效果的, 但实现方式不同的代码.

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浅析GPU计算——cuda编程

关键字 执行位置 __host__ CPU __global__ GPU __device__ GPU         一般来说，我们只需要2个修饰词就够了，但是cuda却提供了3个——2个执行位置为...关键字 调用位置 __host__ CPU __global__ CPU __device__ GPU         __global__描述的函数就是“被CPU调用，在GPU上运行的代码”，同时它也打通了...__host__和__device__修饰的函数。...cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰的默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉的规则成为默认的规则，可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。        ...对于上例中的各个线程的ID算法就更加复杂了，详细的计算规则可以见《CUDA（10）之深入理解threadIdx》。         为什么cuda的线程要设计的这么复杂？

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CUDA并行编程概述

CUDA CUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit 内存与显存...CPU可以访问内存，GPU可以访问显存，如果需要使用GPU进行计算，必须把数据从内存复制到显存 指向显存的指针 创建一个指向显存的指针，下面的代码可以告诉你为什么要使用 (void**)类型 int*...内联函数 内联函数使用 __device__ 修饰，它必须在GPU上调用，只能在GPU上执行 __device__ int add(int a, int b) { return a + b;...，它也可以使用 __host__ 修饰，主机函数只能在CPU上调用和执行，例如 main 就是一个主机函数 __host__ int main(){ return 0; } 异常处理 CUDA代码极难调试...，因此最好在每一步都检查一次错误，一旦发生错误，立即转到错误处理 int main() { //无关代码 if (cudaMalloc((void**)&dev_a, length) !

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【参加CUDA线上训练营】——初识CUDA

初识CUDA 1.异构计算 1.host CPU和内存 2.Device GPU和显存 2.CUDA的查看 一般显卡，服务器用 nvidia-smi查看相关参数 jetson设备 用jtop查看相关参数...1.把数据用CPU处理好复制到gpu 2.执行芯片缓存数据，加载gpu程序并执行 3.将计算结果从GPU显存复制到CPU内存中 关键字： __global__ 将函数声明为内核，在device上执行...，device上调用 __device__ 执行空间说明符，声明一个函数，在device上执行，host和device上调用 __host__ 声明了一个函数，执行和调用都是在host CUDA编写 int...main（）在host执行 __global__ 在device上执行 CUDA程序的编译 cuda编译用nvcc 从.cu 编译为.o,再从.o编译为可执行文件 NVPROF 分析工具 分析命令

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CUDA&OptiX小结

Figure 1 CUDA Thread Model 当一个kernel被执行时，可以在逻辑上指定具体的Grid，Block来管理thread，Grid和Block可以是1~3维。...还有latency的处理上，GPU和CPU策略上的不同，CPU类似短跑，提高单个运动员的起跑时间来降低latency，而GPU可以把thread看成拓宽的跑道，每个运动员的起跑时间要比CPU的低，但一次起跑的人数多...GPU和CPU的传递往往是性能的瓶颈，因此应当尽量减少，为了尽可能的减少传递: GPU内部创建 只传递变化的数据 异步拷贝 如果数据仅用于渲染，可以以纹理的形式传出 函数 CUDA函数分为三类： __host...__：host调用，host执行 __global__：host调用，device执行 __device__：device执行，device执行 OptiX 我对OptiX用的不多，主要集中在创建BVH...在使用中，Optix中用于Query的数据和CUDA中用于渲染的数据在内存上是独立的，这样，当我们用OptiX找到hit对应的三角形，通过索引对应到用于渲染的数据。

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CUDA 02 - 逻辑模型

典型的CUDA程序的执行流程如下: 分配host, 并进行数据初始化 分配device内存, 并从host将数据拷贝到device上. 调用CUDA的和函数在device上完成指定的运算....释放device和host上分配的内存. kernel是在device上并行执行的函数, 在调用此类函数时, 将由N个不同的CUDA线程并行执行N次, 执行kernel的每个线程都会被分配一个唯一的线程...>>(params); 由于CUDA是异构模型, 所以需要区分host和device上的代码, 在CUDA中通过函数修饰限定词来区分的: 主要三种限定词如下: __global...__device__: 在device上执行, 仅可以从device中调用, 不可以和__global__同时用....__host__: 在host上执行, 仅可以从host上调用, 一般省略不写, 不可以和__global__同时用, 但可以和__device__同时用, 此时函数会在device和host上都编译.

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DAY68:阅读 Memory Declarations

api的概念, 例如需要注意__device__实际上是每模块的(driver api需要考虑同一个进程, 多个context多个模块的问题....实际上这个在动态并行里面, 和普通的__device__, 以及, cudaMalloc/malloc出来的一样.这是动态并行的时候说道__device__和__constant__需要注意的, 以及,...但所有的纹理和表面读取出来的结果都是错误的, 表面写入的结果也是错误的....再类似的, 这里的动态创建的纹理和表面, 实际上则是指的新的纹理和表面对像，这种才能再动态并行的子kernel里中. 本章节的主要问题在于没有直接的指出, 再动态并行的时候, 它们的准确指对....会对读者造成干扰.特别是没有从老CUDA时代走过来的人, 往往会不知所云.但是实际上, 直接写点代码试验就知道指的是什么了.类似的, 这里的段落里的角标1,后面说的, 请参考CUDA Progamming

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《GPU高性能编程 CUDA实战》(CUDA By Example)读书笔记

为什么不要循环，就是因为这里的tid可以把整个循环的工作做了。这里的tid也就是thread的id，每个thread负责数组一个数的操作，所以将10个循环操作拆分成了十个线程同时搞定。...首先，为啥是x，那有没有y,z呢，答案是肯定的，但是这里（对，就这本书里），用不上。其实线程块和网格都并不是只有一维，线程块其实有三个维度，而网格也有两个维度。因此存在.x的现象。...第九章 原子性操作 原子性操作，就是，像操作系统的PV操作一样，同时只能有一个线程进行。好处自然是不会产生同时读写造成的错误，坏处显而易见是增加了程序运行的时间。...由于Tesla架构的GPU允许线程调用函数，因此实际上是将__device__ 函数以__inline形式展开后直接编译到二进制代码中实现的，并不是真正的函数。...具体来说，device前缀定义的函数只能在GPU上执行，所以device修饰的函数里面不能调用一般常见的函数；global前缀，CUDA允许能够在CPU，GPU两个设备上运行，但是也不能运行CPU里常见的函数

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快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device...__device__：在device上执行，仅可以从device中调用，不可以和__global__同时用。...__host__：在host上执行，仅可以从host上调用，一般省略不写，不可以和__global__同时用，但可和__device__，此时函数会在device和host都编译。...这其实和CPU的多线程有类似之处，多线程如果没有多核支持，在物理层也是无法实现并行的。但是好在GPU存在很多CUDA核心，充分利用CUDA核心可以充分发挥GPU的并行计算能力。...，这里我们定义了两个辅助的__device__函数分别用于获取矩阵的元素值和为矩阵元素赋值，具体代码如下： // 获取矩阵A的(row, col)元素 __device__ float getElement

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jetson Nano安装pycuda（编译安装版）

会出现这个问题，我来解决一下 吐了都，连个nano也没有 这个地址，就是上面报错的路径。...未来会使用zsh，那就是zshrc这个东西了，都一样的玩法，脑子活点。 没有错误了 pip install ipython 没有错误，很舒服哇 装pycuda这么红，这就出事了。。。...先装nvcc，其实不是没有，就是没写路径，真拉跨 先看自己的cuda多少版本的 一定是10.2的版本 然后写入自己的路径，因为上面还配置了一个，所以这个地方就有4个 自己手打就好好的细心点 export...PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH 我是用的nano，编辑后 CTRL+X，然后y，然后再打开这个文件看一下有没有写入，最后强制的写入 输入nvcc -V看看版本...=/usr/local/cuda-10.2 sudo python3 setup.py install 输入这些，别输入错误 稍等？

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AI部署篇 | CUDA学习笔记1：向量相加与GPU优化(附CUDA C代码)

典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的 kernel 函数在device上完成指定的运算...__device__：在device上执行，单仅可以从device中调用，不可以和__global__同时用。...__host__：在host上执行，仅可以从host上调用，一般省略不写，不可以和__global__同时用，但可和__device__同时使用，此时函数会在 device 和 host 都编译。...这其实和CPU的多线程有类似之处，多线程如果没有多核支持，在物理层也是无法实现并行的。但是好在GPU存在很多CUDA核心，充分利用CUDA核心可以充分发挥GPU的并行计算能力。...static void HandleError(cudaError_t err, const char *file, int line){ // cudaSuccess=0:API调用返回没有错误

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DAY37：阅读不同存储器的修饰符

传统上, 在GPU上运行的kernel里,直接定义或者访问的各种存储器上的变量, 数组之类的, 需要加上特定的前缀: (1)Global memory: __device__前缀 (2)Constant...这也是很多人经常在使用cudaMemcpyToSymbol时候的疑惑.特别是因为CUDA历史原因, Symbol的使用, 在不同时期的CUDA上, 有两种用法：一种是将你的变量名在Host中进行cudaMemcpyToSymbol...我们已经替无数本市面上的各家出版社的各本书进行debug了.....)，现在的新版本CUDA只有没有引号的用法(下面那行) 维护老代码的人员, 或者手头还有老书的人员一定要注意这点....; //请注意空的是指[] } 和静态的有两点形式上的区别: (1)前面多加了一个extern (2)后面的方括号内没有东西....(但纯静态的是不能超过48KB的，建议用户自行试验一下(一试即可, 我还没有7.0的卡) 但需要补充说明的是, 你如果发现了一些计算能力的卡上, shared memory上不那么对齐(例如一个float4

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PyTorch 如何使用GPU

torch.cuda用于设置 cuda 和运行cuda操作。它跟踪当前选定的GPU，默认情况下，用户分配的所有CUDA张量都将在该设备上创建。...调用CUDA核函数在device上完成用户指定的运算。 将计算后GPU内存上的结果复制到Host内存上。 释放device和host上分配的内存。 具体可以参见下图。...，host 将并行计算任务发射到GPU的任务调用单之后，不会等待kernel执行完就执行下一步 __device__ 设备端执行 设备端调用 不可以和__global__同时用 __host__ 主机端执行...其中，device 函数和global函数因为需要在GPU上运行，因此不能调用常见的一些 C/C++ 函数（因为这些函数没有对应的 GPU 实现）。...为什么 PyTorch 就不调用 CPU 函数或者其他设备的函数了？这就是我们接下来需要分析的。

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CUDA 04 - 同步

cudaDeviceSynchronize(void); 这个函数可能会从先前的异步CUDA操作返回错误, 因为在一个线程块中线程束以一个为定义的顺序被执行, CUDA提供了一个使用块局部栅栏来同步他们的执行的功能...竞争条件或危险, 是指多个线程无序地访问相同的内存位置. 例如, 当一个位置的无序读发生在写操作之后, 写后读竞争条件发生. 因为读写之间没有顺序, 所以读应该在写前还是在写后加载值是为定义的....其他竞争条件的例子有读后写或写后写. 当线程块中的线程在逻辑上并行运行时, 在物理上并不是所有的线程都可以在同一时间上执行....如果线程A试图读取由线程B在同步的线程数中写的数据, 若使用了适当的同步, 只需要知道线程B已经写完就可以了. 在不同块之间没有线程同步....不同块中的线程不允许相互同步, 因此GPU可以以任意顺序执行块. 这使得CUDA程序在大规模并行GPU上是可扩展的.

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CUDA WarpReduce 学习笔记

前言 之前看我司的 如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？...多少还是有些细节没有理解，恰好最近要做一个类似的 Reduce+Scale Kernel，原理机制还是比较相似的，所以翻出来重新理解一下。...，cuda里最大支持 128bit的读写，那么在数据类型为 Float 时，我们即可以将连续的4个 Float 打包到一起，一次性读写，提升吞吐。...有了解过这方面的读者应该就反应过来，诶 CUDA 里 不是刚好有一个类型叫 float4 就是干这件事的么，没错，但是为了更灵活的支持其他数据类型的向量化，我们利用union共享空间的特性实现了一个 Pack...的 for 循环，以保证整一行都有被读取到： 一次性读取到一个 pack 后，我们再一个个放到寄存器当中缓存起来，并计算线程上的 AbsMaxVal。

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DAY14：阅读CUDA C runtime之错误检查和Call stack

该错误代码只会报告host上发生的，任务开始执行之前的错误----这一般都是参数验证方面的。...这就是说的，相关参数信息验证错误，因为现在所有的计算能力都没有200KB的shared memory，也不能支持这么巨大的block，如果这第一步验证通过（参数相关），则kernel会在设备上开始启动，...则错误可能在A，B,C，D处都没事。到了很久之后的cudaMemcpy才出现错误。 此时错误就和错误的发生源（实际上的kernel）相隔很远了。需要用户认真往上找才可以。...例如有：__global__ 的A()和__device__的B()，现在A能真的调用B了，像在CPU上那样的。以前只能进行Inline操作，也就是将B嵌入到A中。现在可以直接调用了。...没有调试器就是直接启动程序，有调试器就是在调试器下面启动程序（例如cuda-gdb your_program或者nsight->start cuda debugging)。

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Pytorch拓展进阶(二)：Pytorch结合C++以及Cuda拓展

这是因为Pytorch虽然在特定操作上经过了很好的优化，但是对于Pytorch已经写好的这些操作，假如我们组合起来，组成我们的新的算法，Pytorch才不管你的算法的具体执行流程，一般Pytorch只会按照设计好的操作去使用...注意，我们只编写了C++代码但是却可以在CPU中和GPU中跑，为什么，这就要归功于Aten的设计，Aten就是pytorch的C++版，使用Aten编写出来的tensor，只要在程序中.cuda()，就可以将...)"); m.def("backward", &lltm_backward, "LLTM backward (CUDA)"); 注意上面的代码是接口程序，并没有具体的实现，而下面的代码才是核心的cuda...编译完成后，根据官网的性能测试，比起之前单纯使用C++在GPU上跑速度又提升了一阶。...Pytorch拓展这些其实还是比较容易的，唯一的缺点就是，官方几乎没有这方面的文档说明，也就是接口说明，需要我们自己去研究。不过我们平时所需要的接口也就那么几种，多多编写熟悉了就就好。

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