clang是否支持CUDA global函数递归？

clang是一个开源的C语言编译器，它是LLVM项目的一部分。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU的计算能力。global函数是CUDA中的一个修饰符，用于指定在GPU上执行的全局函数。

根据我的了解，clang编译器目前不支持CUDA global函数的递归。CUDA编程模型中，global函数是在GPU上执行的，而GPU的硬件架构对递归函数的支持有限。因此，CUDA编程模型通常不鼓励使用递归函数。

然而，如果您确实需要在CUDA中使用递归函数，可以考虑使用其他编译器，如NVIDIA提供的nvcc编译器。nvcc编译器专门用于CUDA编程，支持CUDA特定的语法和功能，包括对递归函数的支持。

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CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6....编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions...检查系统兼容性：确保你的计算机配备有NVIDIA GPU，并且支持所需的CUDA版本。可以通过NVIDIA控制面板查看支持的CUDA版本。 2....编写第一个CUDA程序假设你已经安装好了CUDA Toolkit，并配置好开发环境（例如Visual Studio、GCC或Clang），接下来创建一个简单的CUDA程序。...示例代码：向量加法 #include #include __global__ void add(int *a, int *b, int *c, int

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xmake v2.2.7 发布, 改进Cuda项目构建

/ 我们在编译包含跨编译单元的 __global__ 或 __device__函数的调用的时候也是需要devlink的，因此在xmake中，目前默认就是开启了devlink。...", false) -- 显式禁用默认的device-link行为支持用clang编译cuda项目 clang目前也支持对*.cu文件的编译，不过不同版本的clang支持的cuda版本是有一定限制的...，clang7只能支持cuda7-9.2，8支持到10，要支持10.1得需要clang9。...而xmake除了支持调用nvcc来编译cuda项目，也可以直接切到clang来编译，例如： xmake f --cu=clang xmake 不过关于devlink，似乎还是需要依赖nvcc，clang...即可让nvcc在编译cuda代码的时候，内部调用clang++编译器。

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DAY62：阅读Glossary

9.2已经放弃了计算能力2.X和之前的所有的卡, 这样目前CUDA Toolkit所支持的版本中,只有计算能力3.0的Kepler不被支持了.其他所有的卡(Kepler二代, Maxwell, Pascal...二则是因为GPU不支持常规的kernel递归, CPU上的很多递归算法只能进行改写, 不能直接实现.而动态并行的出现, 因为GPU现在能直接自己给自己启动kernel了, 因此一些传统的算法可以更好的映射到..., 但是在具有动态并行能力的卡上,使用多个kernel同时执行的时候(包括通过动态并行启动的, 也包括从Host上通过多个streams启动的), 往往具有更好的性能.用户在考虑性能是否是因为动态并行而提升的时候...这里的kernel是指的你的一次__global__函数启动, 它将具有调用另外一个__global__函数的能力,还记得之前我们章节的>>钻石形状的语法吗?...请注意以前的2.0+开始的递归的确可以, 但这个是__global__调用__device__, 并不能__global__调用__global__,前者只能在1个线程的上下文中进行调用, 而动态并行的这种调用可以直接启动一堆线程

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DAY36：阅读”执行空间&扩展修饰符

占据了90%+的CPU上的执行时间，此时就应当将此函数考虑是否能单独改写成CUDA C版本(从你的老C版本---Fortran用户请考虑CUDA Fortran)。...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..., 会将有这些特殊前缀的函数, 生成GPU代码, 而其他源文件中的剩余部分, 没有这两个前缀的函数, CUDA C编译器自动跳过, 调用你本机上的原来的CPU编译器, 继续编译剩下的部分。...因此是否inline和具体的实际代码有关.不是inline内嵌后就一定会加快速度.也不一定不inline就一定是缓慢的....NV保密这个)；不过手册依然给出了这2个控制inline与否的修饰符, 可以控制__device__函数的被嵌入与否，请注意的是, 这里的__noline__只是一个hint提示, 最终决定是否hornor

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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)

上面流程中最重要的一个过程是调用CUDA的 kernel 函数来执行并行计算，kernel是CUDA中一个重要的概念，kernel是在device上线程中并行执行的函数， kernel 函数用__global...由于GPU实际上是异构模型，所以需要区分 host 和 device上的代码，在CUDA中是通过函数类型限定词开区别 host 和 device 上的函数，主要的3个函数类型限定词如下： __global...int concurrentKernels; // 一个布尔值，该值表示该设备是否支持在同一上下文中同时执行多个内核｝向量加法以及矩阵加法的 cuda 实现 #include... #include // HandleError：主要用于检查对应的 CUDA 函数是否运行成功，其他地方可复用 // 初始化一个 cudaError_t 类型变量...核函数:向量相加 __global__ void vevtorAdd(int* a, int* b, int* c, int num){ // threadIdx.x 一样是 CUDA 内建的变量

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浅析GPU计算——cuda编程

可以看到，为了实现上面的例子，我引入了一个__global__函数——run_on_gpu用于衔接CPU和GPU，那么有人可能会问：如果__global__和__host__、__device__一起修饰函数不就行了...实际上cuda禁止了这种方案，而且__global__不能和它们中任何一个修饰符一起使用。 __global__这个修饰符的使命使得它足够的特殊。比如它修饰的函数是异步执行的。...可见__global__修饰的函数是被异步执行的。 __global__修饰的函数只能是void类型。我们假设其可以有返回值，则其调用者是可以捕获这个值的。...这些规则是程序员不可控，但是如果我们的确对是否内联有需求，cuda也提供了方式：使用__noinline__修饰函数不进行内联优化；使用 __forceinline__修饰函数强制进行内联优化。...也许你已经发现，__global__函数调用方式非常特别——使用“>>”标志。这儿就需要引入cuda的并行执行的线程模型来解释了。

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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...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__: 在device上执行, 从host中调用, 返回类型必须是...void, 不支持可变参数, 不能成为类成员函数....__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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GPU编程4--Hello World初体验

函数声明在GPU编程中，有三种函数的声明： Executed on Only callable from __global__ void KernelFunc() device host __device...float DeviceFunc() device device __host__ float HostFunt() host host 这里的host端就是指CPU，device端就是指GPU；使用__global...__声明的核函数是在CPU端调用，在GPU里执行；__device__声明的函数调用和执行都在GPU中；__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。...GPU Hello World Hello World程序是我们学习任何编程语言时，第一个要完成的，虽然cuda c并不是一门新的语言，但我们还是从Hello World开始Cuda编程。...#include #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" __global__ void hello_world

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PyTorch 如何使用GPU

是否需要把损失函数移动到 GPU 之上？我们接下来就一一分析。注，关于CUDA和Dispatcher我们只是大致介绍，目的是可以让读者走通整个流程，有兴趣的读者可以自行深入研究。...这个移动过程是递归调用的，是把模型每个叶子都移动到了 GPU 之上。 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础我们首先介绍一下CUDA编程模型基础。...CUDA通过函数类型限定词来区别host和device上的函数，主要的三个函数类型限定词为：限定符执行调用备注 __global__ 设备端执行可以从主机调用也可以从某些特定设备调用异步操作...是否支持反向自动微分，例如，使 loss.backward() 正常工作的标记位。是否启用了torch.jit.trace。...关于第四个问题：是否需要把损失函数移动到 GPU 之上？

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英伟达CUDA指令集架构（ISA）介绍

SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型 - CUDA指令集支持SIMT执行模式，意味着一条指令可以同时被多个线程执行。...核函数（Kernels）和线程 - CUDA程序中的核心计算部分是由核函数定义的，这些函数在GPU上并行执行。...向量和标量指令 - CUDA ISA支持标量指令（作用于单个数据元素）和向量指令（同时作用于多个数据元素，如SIMD指令），这对于数据并行操作特别高效。 4....编程模型接口 - 虽然ISA是底层的，但通过CUDA编程模型，如CUDA C/C++，开发者可以通过高层API和关键字（如`__global__`, `__shared__`）间接控制ISA层面的特性，...下面是一个简单的CUDA Hello World程序，以及如何获取其SASS代码的步骤： CUDA Hello World cpp // hello.cu __global__ void helloKernel

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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...个线程同时运行下面的代码展示了如何获取block和thread的编号 int i = threadIdx.x; int j = blockIdx.x; 合理使用这些编号，可以帮助你定位变量位置 __global...核函数核函数使用 __global__ 修饰，它在CPU上调用，在GPU上执行 __global__ void DoInKernel(int* a, int* b, int* c) { int..._global__ void DoInKernel(int* a, int* b, int* c) { int i = threadIdx.x; c[i] = add(a[i], b[i...]); } 主机函数所有不加修饰的函数都是主机函数，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(){

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

另外这本书的代码这里：csdn资源前两章科普就各种讲CUDA的变迁，然后第二章讲如何安装CUDA。不会安装的请移步这里:安装CUDA....第三章 CUDA C简介输出hello world #include __global__ void kernel() { printf("hello world"); }...int main() { kernel>>(); return 0; } 这个程序和普通的C程序的区别值得注意函数的定义带有了__global__这个标签，表示这个函数是在...，可能是cuda对于流的支持方式变了，关于流的知识会在以后的博文里再提及。...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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为什么深度学习模型在GPU上运行更快？

定义一个kernel时，我们用__global__关键字来声明，而执行这个kernel的CUDA线程数量可以通过特殊的<<<......我们可以通过调用CUDA提供的一系列内建函数来完成这一数据的迁移： #include // Kernel definition __global__ void AddTwoVectors...比如，在我们之前的例子中，我们执行了1个包含N个CUDA线程的区块。但是，每个区块支持的线程数是有上限的。这是因为区块内的所有线程都需要位于同一个流式多处理器核心上，并且需要共享该核心的内存资源。...使用__device__关键字定义的函数可以直接在设备（即GPU）上调用。这意味着，这些函数只能在__global__核心函数或其他__device__函数中被调用。...编程的基础关键概念后，您就可以着手编写CUDA核心函数了。

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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...3.程序编写 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

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英伟达CUDA介绍及核心原理

以下是对CUDA的详细介绍：硬件支持与架构 1. CUDA指令集架构（ISA）： CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集，允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。...CUDA扩展了这些语言，引入了特殊的语法和函数库，以便于表达并行计算任务、管理内存、同步线程等操作。...例如，CUDA C/C++中包含了`__global__`函数（即计算内核）来定义在GPU上运行的函数，以及`cudaMalloc`、`cudaMemcpy`等函数来管理设备内存。 2....应用框架与库支持： CUDA广泛支持各类科学计算、工程、数据分析、人工智能等领域的应用框架和库。...主要特性包括： - `__global__`函数（计算内核）：标记为`__global__`的函数将在GPU上并行执行，每个线程执行一次该函数。

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cuda 并行计算(cuda并行程序设计pdf)

CUDA编程（四） CUDA编程（四）并行化我们的程序上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间，以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现，也就是推算所谓的内存带宽，博客的最后我们计算了在...\n", prop.multiProcessorCount); } //CUDA 初始化 bool InitCUDA() { int count; //取得支持Cuda的装置的数目...\n"); return false; } cudaSetDevice(i); return true; } // __global__ 函数 (GPU上执行...__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和 __global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time) {...\n", prop.multiProcessorCount); } //CUDA 初始化 bool InitCUDA() { int count; //取得支持Cuda的装置的数目

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快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言，这里我们选择CUDA C/C++接口对CUDA编程进行讲解。...#kernels）是CUDA中一个重要的概念，kernel是在device上线程中并行执行的函数，核函数用__global__符号声明，在调用时需要用>>来指定kernel...由于GPU实际上是异构模型，所以需要区分host和device上的代码，在CUDA中是通过函数类型限定词开区别host和device上的函数，主要的三个函数类型限定词如下： __global__：在device...上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是void，不支持可变参数参数，不能成为类成员函数。...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。

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CUDA编程.打印

首先是注意，所有的cuda代码都是cu的后缀 #include #include __global__ void myfirstkernel(void...} int main(void) { myfirstkernel > > (); printf("Hello"); return(0); } 我这里将代码附上 __global...__ void myfirstkernel(void) { } 这个是一个空函数，有一个前缀。...告诉编译器在设备上面运行，而不是GPU上面在VS里面已经被读取到了在下一个提示内，有详细的头文件位置还有一个令人迷惑的地方就是这些小剑尖是什么事实这样写，可能更加的好看表示这个函数运行在一个线程或者一个块上面...可以点进去查看 https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA

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MindSpore自定义算子中的张量维度问题

技术背景在前面的几篇博客中，我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法，以及配合反向传播函数的使用，这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式...，其中主要是规范化输入输出的形式，然后再将各项输入传给写好的CUDA Kernel函数进行计算并获得返回值。...我们可以使用一个Kernel打印函数的测试案例来说明MindSpore对于输入输出的处理： #include #define THREADS 1024 __global__ void...的打印函数中设置的打印输出大小是输入张量的第一个维度的大小，我们给的是一个(4,3)大小的张量，因此会顺序打印4个数出来。...也正是因为如此，在MindSpore框架中支持了对CUDA实现的算子的直接调用，只是在格式规范上有一定的要求。本文主要介绍MindSpore调用本地CUDA算子的一些规范化和技巧。

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【C++】基础：CUDA并行编程入门

2. cuda向量加法示例下面演示一下用cuda在GPU上执行向量加法： // vector_add.cu #include // CUDA核函数，用于在GPU上执行向量加法 _..._global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int size) { // 获取当前线程的索引 int tid = blockIdx.x...下面演示一个程序： // main.cpp // 包含必要的头文件和声明CUDA函数 #include // CUDA函数声明 extern "C" void cudaFunction...stdio.h> // CUDA函数定义 __global__ void kernelFunction() { printf("Running CUDA code....../lib64 这样，就可以将CUDA函数嵌入到C++程序中，并在运行时通过调用C++代码来触发CUDA函数的执行。

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