UDACITY学院在2013年-2015年期间已经做了一套完整的CUDA培训的教材非常适合CUDA初学者。我们会陆续整理（合并视频，贴上中文字幕等），然后发布出来，供初学者学习。 本课讲解了压缩算法的步骤和核心。 视频内容
GPU的核心组件 – SM（Streaming Multiprocessor） 与CPU的多线程类似，一个Kernel实际上会启动很多线程，而多线程如果没有多核支持，在物理层也是无法实现并行的。 而GPU存在很多CUDA核心， 充分利用CUDA核心可以发挥GPU的并行计算能力。 ‘ SM的核心组件包括CUDA核心，共享内存，寄存器等，SM可以并发地执行数百个 线程，并发能力就取决与SM所拥有的资源数。 第一个CUDA示例，Cmake的配置等 #include <iostream> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cuda_runtime_api.h 8.0 REQUIRED) include_directories(${ CUDA_INCLUDE_DIRS}) # 设置CUAD编译配置 set(CUDA_NVCC_FLAGS "-g -
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【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言 官方教程 二、安装工具的准备 1. 一、前言 windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 注：cuDNN 是用于配置深度学习使用 官方教程 CUDA /cuda-downloads? /cuda-toolkit-release-notes/index.html CUDA的版本是跟显卡型号有关还是驱动有关？ 一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限，比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。
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
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。
CPU、GPU CPU CPU（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。 CPU遵循的是冯诺依曼架构，其核心就是：存储程序，顺序执行。 GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算，而CPU的运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运算，因此其适合控制密集型任务。 操作系统的多任务机制可以同时管理CUDA访问GPU和图形程序的运行库，其计算特性支持利用CUDA直观地编写GPU核心程序。 SM：GPU硬件的一个核心组件是流式多处理器（Streaming Multiprocessor）。SM的核心组件包括CUDA核心、共享内存、寄存器等。SM可以并发地执行数百个线程。
1. cuda的安装 到 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads (旧：URL )去下载。在安装的时候一定要自定义安装，否则将会安装很多无用的东西。 测试环境是否安装成功 运行cmd，输入nvcc --version 即可查看版本号； set cuda，可以查看cuda设置的环境变量。 3. 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。
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包 - https://docs.nvidia.com/cuda/index.html 借助CUDA，开发人员能够利用GPU的功能来显着加快计算应用程序的速度。 CUDA工具包包括GPU加速的库，编译器，开发工具和CUDA运行时。 /repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin 装驱动和cuda 2.
首先CPU是专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。而GPU则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专门为同时处理多任务而设计，可高效地处理并行任务。 也就是，CPU虽然每个核心自身能力极强，处理任务上非常强悍，无奈他核心少，在并行计算上表现不佳；反观GPU，虽然他的每个核心的计算能力不算强，但他胜在核心非常多，可以同时处理多个计算任务，在并行计算的支持上做得很好 （核心总数不超过16）。 而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境，GPU有非常多核心（费米架构就有512核），虽然其核心的能力远没有CPU的核心强，但是胜在多， 在处理简单计算任务时呈现出 SM可以看做GPU的心脏（对比CPU核心），register和shared memory是SM的稀缺资源。CUDA将这些资源分配给所有驻留在SM中的threads。
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。
由于个人原因，需要卸载cuda9安装cuda8， 但是发cuda9很难卸载干净，安装cuda8时又给我自动安装到cuda9去了，后来终于成功干净彻底地删除cuda9了，于是记录一下 亲测有效！ 1.正常卸载操作 sudo apt-get --purge remove cuda ：卸载软件及其配置 sudo apt-get autoremove cuda ：卸载软件及其依赖的安装包 ,发现还是有很多没有卸载掉 3.手动卸载 我采取的是比较笨拙的办法，手工卸载……但是可行啊 先输入： sudo dpkg -P cuda 然后按Tab键补全，按两次就会弹出所有cuda开头的东西 按Tap已经没有文件可以显示了，说明完全卸载了 4.安装cuda8 这时候我再来安装cuda8，成功了！ 显示的是8.0.61-1 setting up 至于如何安装cuda，这个想必不用多说了，总之这次的目的是 干净的 彻底的 卸载掉cuda9.x
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 prop.canMapHostMemory) exit(0); //在选择设备和在进行CUDA调用之前，一定要执行下面的语句使得零拷贝内存可用 cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost 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) ?
cuda9.0+cudnn7.0安装教程 1、下载cuda9.0 下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2、安装cuda 安装 cuda时，第一次会让设置临时解压目录，第二次会让设置安装目录； 临时解压路径，建议默认即可，也可以自定义。 安装结束后，临时解压文件夹会自动删除； 安装目录，建议默认即可； 注意：临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的，否则安装结束，会找不到安装目录的！！！ 选择自定义安装 安装完成后，配置cuda的环境变量； 命令行中，测试是否安装成功； 步骤如下（部分过程图）： 安装完成，先查看系统变量，然后添加cuda的系统变量： 查看： 添加系统变量后如下图所示 ： 测试： win+R nvcc -V nvcc –version 显示cuda版本号9.0 V9.0.176 说明安装成功！
CUDA编程cmake基本模板 cmake版本与命令 cmake版本之间会有命令差异，高版本中会舍弃一些低版本中的命令。 而网上找到的大部分的cuda程序cmake文件都是基于低版本的，基本上都是有 add_cuda_executable 这个命令的版本。 我用的3.20，可以解决 参考链接：https://gitlab.kitware.com/cmake/cmake/-/issues/22532 CMake 错误：No CUDA toolset found 使用新版本的命令设置cuda语言的时候，我出现了这个错误，使用这个链接中的方法解决了： No cuda toolset found 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
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。 认识哪部分能并行 想要从CUDA中获得最大的性能提升，首先就要找到并行化现有串行代码的方法。 3.1.3.1. 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 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。
int offset= x+y*dim x 线程块内的线程索引 y 线程块索引 dim 线程块的维度 tid = threadIdx.x+blockIdx.x*...
这次讲讲怎么安装CUDA 当然，你需要要把GPU插到电脑上，然后，嗯，把显示器插到GPU的口上(别问我怎么知道的)。 下载cuda 从cuda官网选择要下载的cuda版本，然后根据提示走一波，主要是酱： sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1 _amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda 10. 安装CUDA的SDK-toolkit sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 11.
CUDA（ComputeUnified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2007 年以来，以NVIDIA GPU为代表的加速器并行计算开始兴起。 目前流行的GPU通用编程语言是CUDA C和OpenCL. 它们均是C/C++语言的扩展，因此可以方便地将C/C++代码移植到 GPU 上。 但对于科学与工程计算中的重要编程语言Fortran，无法直接地改写为 CUDA C或 OpenCL。 到目前为止，只有PGI Fortran编译器支持CUDA Fortran架构。
CUDA API包括三个，从低到高等级分别为 Thrust API Runtime API Driver API 用于CUDA的GPU是安装于主机系统中的独立设备 GPGPU运行在一个和主处理器相隔离的存储空间中 CUDA Kernel是可在主机代码中调用而在CUDA设备上运行的子程序（Kernel没有返回值） Kernel的调用时异步的，即主机仅仅把要执行的Kernel顺序提交给GPGPU，并不等待执行完成，
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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