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关键词

CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(一)

面向的对象 你要懂C,还要安装了CUDA,从这安装。最好还能看看《CUDA C Programming Guide》这份文档。 调试 可以使用CUDA-GDB,这个我也写过,详情见这里:使用cuda-gdb调试cu程序 或者用NVIDIA Parallel Nsight来调试:http://developer.nvidia.com 浮点数计算不是可结合的 这个就是说在浮点数中(A+B)+C和A+(B+C)的值不一定相同,所以要注意可能你换了换操作数的位置,就让结果不在正确,这个问题不仅存在于CUDA中,任何并行浮点数计算的系统都有可能出现这样的问题 IEEE 754 标准 所有CUDA设备都遵循IEEE 754 标准,除了某些特殊情况,这些不同要看Features and Technical Specifications of the CUDA C 使用CUDA GPU计时器 使用CUDA提供的API就能计时: ? cudaEventRecord()将start和stop放入默认流中。设备将记录一个时间戳当流到达这个事件的时候。

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CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(二)

CUDA Sample里的bandwidthTest这个例子就展示了这种内存的使用(打一波广告:CUDA Samples).但是要注意了,页锁定内存虽好可不能贪杯哦,它占用了很多内存空间又不能被替换出去 同时这对P2P也有很大帮助,详情请看CUDA C Programming Guide里有关UVA和P2P的章节。 9.2. 设备内存空间 CUDA使用的内存图: ? 对于不同的计算能力,存储片的构造是不一样的,有些大有些小,详细情况请查看CUDA C Programming Guide。 9.2.2.2. 使用共享内存计算矩阵乘法(C=AB) ? c[row*N+col] = sum; } 9.2.2.3. 使用共享内存计算矩阵乘法 (C=AAT) 这节就和上一节一样,不过是转置的矩阵相乘: __global__ void coalescedMultiply(float *a, float *c, int

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    CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(三)

    实施CUDA应用 优化之后要将实际结果和期望结果比较,再次APOD循环。 理解程序运行环境 要注意两点,一是计算能力,二是CUDA运行时和驱动API的版本。 14.1. CUDA计算能力 可以通过CUDA的一个例子deviceQuery来查看计算能力: ? 14.2. CUDA运行时和驱动API版本 CUDA运行时和驱动API是程序运行的接口。重点是,CUDA的驱动API是后向兼容而不是前向兼容(向后兼容就是新的版本能用旧的接口,旧的版本不能用新的接口): ? CUDA运行时 15. 部署准备 15.1. 测试CUDA可用性 15.2. 错误控制 15.3. 在最大的计算能力下编译 15.4. 分配CUDA运行时和库 15.4.1. CUDA_VISIBLE_DEVICES A. 建议和最佳实践 A.1. 优化阶段总结 B. nvcc 编译器参数

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    DAY5:阅读 CUDA C编程接口之CUDA C runtime

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第五天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的 CUDA C Runtime The runtime is implemented in the cudart library, which is linked to the application, Call Stack【调用栈】 mentions the runtime functions used to manage the CUDA C call stack. Each thread reads one row of A and one column of B and computes the corresponding element of C as illustrated In this implementation, each thread block is responsible for computing one square sub-matrix Csub of C

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    DAY7:阅读 CUDA C编程接口之CUDA C runtime

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第7天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的 93天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计566字,阅读时间15分钟 这几章节都在讲CUDA C Runtime,前面我们已经讲解了初始化、设备显存、共享内存、锁页内存,今天我们要讲解异步并发执行。 A kernel from one CUDA context cannot execute concurrently with a kernel from another CUDA context. 程序员可以全局的通过设定一个值为1的CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量,来禁用当前系统上运行的CUDA程序们的kernel异步启动特性(<<<>>>变成同步的了),还记得上面说的<<<>>

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    DAY6:阅读 CUDA C编程接口之CUDA C runtime

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第六天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的 95天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 The simple zero-copy CUDA sample comes with a detailed document on the page-locked memory APIs. 3.2.4.1 Also note that CUDA runtime requires that 1-byte, 2-byte, 4-byte, and 8-byte naturally aligned loads 有些是分配内存的,和普通的C语言的分配函数(例如malloc)不同的是,它能够直接分配锁页内存,或者通过非分配的锁定/注册函数,可以将普通内存改成page-locked memory。

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    DAY 1: 学习CUDA C Programming Guide

    今天开始,我们将带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,希望在接下来的100天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 CUDA comes with a software environment that allows developers to use C as a high-level programming language curve for programmers familiar with standard programming languages such as C. GPUs for a list of all CUDA-enabled GPUs). 本文备注/经验分享: CUDA对于C++的支持不完善。有各种限制的。 算术和内存操作的比率,这个是衡量一张卡计算性能和访存性能比率的指标。 有两种单位。

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    DAY3:阅读CUDA C编程接口

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第三天,我们将用三天时间来学习CUDA 的编程接口。 Programming Interface CUDA C provides a simple path for users familiar with the C programming language The core language extensions have been introduced in DAY2:阅读CUDA C Programming Guide之编程模型. The runtime is built on top of a lower-level C API, the CUDA driver API, which is also accessible by C/C++ Compatibility The front end【前端】 of the compiler processes CUDA source files according to C++ syntax

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    CUDAcuda安装 (windows版)

    CUDAcuda安装 (windows10版) 一、前言 官方教程 二、安装工具的准备 1. CUDA 的安装路径在前面截图中有,或者打开电脑的环境变量查看,默认的安装路径如下: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 后面那个 然后再参加环境变量 2.添加至系统变量 往系统环境变量中的 path 添加如下路径(根据自己的路径进行修改) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\ CUDA\v11.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp

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    CUDA编程注意(CUDA编程)

    CUDA编程注意 传给CUDA编译器编译的文件里不能包含boost的头文件,会报错。例如xxCUDA.cuh中最好不要包含boost的头文件。 CUDA编程中核函数一般写在.cu文件中,也可以使用.cu生成的ptx文件(起到了类似OpenGL中的着色器的作用)添加到C++的程序中,cuda给了一套使用ptx编程的接口,这使得CUDA程序不需要. 详情见https://www.cnblogs.com/redips-l/p/8372795.html 给CUDA核函数传参时,允许传入结构体,结构体中的元素会被默认设置为常量内存,如果结构体中存在指针成员

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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)

    在给出CUDA的编程实例之前,这里先对CUDA编程模型中的一些概念及基础知识做个简单介绍。CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作。 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。 img 所有CUDA kernel的启动都是异步的,当CUDA kernel被调用时,控制权会立即返回给CPU。 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 ,它表示的是目前的 thread 编号 int i = threadIdx.x; if(i < num){ c[i] = a[i] + b[i]; } } // CUDA 核函数:矩阵相加

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    重新编译运行C++Cuda混编项目

    /main data is 100 data is 200 开始调试项目 项目简介:一个CUDA项目,使用GLUI构建的操作界面,使用OPENGL来利用GPU加速计算,整体上是C++混编CUDA程序,采用 /Geometry/Triangle -I/Developer/NVIDIA/CUDA-6.0/include -I/Developer/NVIDIA/CUDA-6.0/samples/common/inc info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile Error7: cuda_ruantime.h not found ? 解决方法:这是Cuda路径配置错误导致的,查看makefile中对应cuda的路径CUDAROOT,修改成本地环境对应的cuda路径。相应的也要修改CUDALIB路径。 ? ?

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    CUDA 的卸载_cuda怎么安装

    问题来源 对于刚接触人工智能领域不久的我而言,装 CUDA 等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事,稍不注意就会导致版本依赖问题,最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载,故本文记录如何卸载 CUDA 使得卸载干净。 这一步执行完后,基本电脑上所有关于错误版本的 CUDA 都会被卸载干净,接着就可以进行新版本的 CUDA 的安装操作。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    DAY12:阅读CUDA C Runtime 之多GPU编程

    sample shows how to enumerate these devices, query their properties【属性】, and determine the number of CUDA-enabled 以及,需要说明是,cuda 9进入了协作组,允许一个很特别的API能同时在多个卡上启动kernel,但有很多限制条件,以及,限制使用C++,这个以后再说。

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    CUDA是什么-CUDA简介「建议收藏」

    在大家开始深度学习时,几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA?她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系? CUDA编程入门极简教程 显卡、GPU和CUDA简介 本文内容 CPU、GPU CPU GPU CPU与GPU CUDA编程模型基础 CUDA 编程模型 线程层次结构 CUDA的内存模型 CUDA提供了对其它编程语言的支持,如C/C++,Python,Fortran等语言。只有安装CUDA才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外。 线程层次结构 核 kernel CUDA执行流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算,kernel是CUDA中一个重要的概念。 在CUDA程序构架中,主机端代码部分在CPU上执行,是普通的C代码;当遇到数据并行处理的部分,CUDA 就会将程序编译成GPU能执行的程序,并传送到GPU,这个程序在CUDA里称做核(kernel)。

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    windows cuda安装_虚拟机 cuda

    或者一般位于 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples 未编译前,Debug文件夹中只有三个文件,如图。 自己配置cuda项目 (1)打开vs2017,创建一个空win32程序,即cuda_test项目。 (2)选择cuda_test,点击右键–>项目依赖项–>自定义生成,选择CUDA10.1。 (3)右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File,取名cuda_main。 (4)点击cuda_main.cu的属性,在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。 注意:以下步骤中的项目属性设置均针对x64。 , // ldb &b, // 运算式的 β 值 d_C, // C 在显存中的地址(结果矩阵) M // ldc ); // 同步函数 cudaThreadSynchronize(); // 从 显存

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    DAY15:阅读CUDA C runtime之纹理内存

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第15天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的 85天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 A texture can be any region of linear memory or a CUDA array (described in CUDA Arrays). · Its dimensionality OpenCL中相对CUDA的, 只有纹理对象。纹理引用有很多缺点, 例如只能全局变量, 不能作为参数之类的。 CUDA 9+已经不支持小于3.0的设备了。

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    CUDA installation

    CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包 - https://docs.nvidia.com/cuda/index.html 使用CUDA时,开发人员使用CC ++,Fortran,Python和MATLAB等流行语言进行编程,并通过扩展以一些基本关键字的形式表示并行性。 CUDA工具包包括GPU加速的库,编译器,开发工具和CUDA运行时。 us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/460.84/NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run 准备依赖 yum -y install gcc gcc-c+ 装驱动和cuda 2.

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    CUDA入门教程(一)——CUDA安装

    CUDA框架是NVIDIA发布的在GPU上的并行计算的平台和模型, 在2006年第一代CUDA发布,到现在已经是第9代CUDA。今天我将分享如何正确安装CUDA并调试样例。 (2)、下面就要下载CUDA Toolkit安装包,我的电脑系统时win10企业版本,所以我下载的CUDA Toolkit8.0 win10版本。 ? (3)、下载完成后安装时选择自定义安装,我们将Samples项目安装到我们自己想要的路径下(D:\CUDA Project)。 ? (4)、安装完成后,用VS2015打开上面Samples项目。 解决方法:通过查阅资料,了解到CUDA需要在.NET Framwork3.5的环境下工作,而win10默认时没有安装.NET Framwork3.5,只安装了.NET Framwork4.7。 下载完成后把NetFx3.cab的离线安装包放到win10的C:\Windows文件夹里。

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    cuda教程

    做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实。 CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大。 本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型 CUDA内存模型 CUDA编程模型 CUDA应用小例子 1. CUDA线程模型 下面我们介绍CUDA的线程组织结构。首先我们都知道,线程是程序执行的最基本单元,CUDA的并行计算就是通过成千上万个线程的并行执行来实现的。 CUDA应用例子 我们已经掌握了CUDA编程的基本语法,现在我们开始以一些小例子来真正上手CUDA。 首先我们编写一个程序,查看我们GPU的一些硬件配置情况。

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