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
CUDA编程——简介 参考了很多大神的内容，并非完全原创，只是为了查漏补缺，记录自己的学习过程。个人水平有限，错误难免，欢迎讨论。 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是由Nvidia推出的通用并行计算架构。 开发人员现在可以使用类C语言来为CUDA™架构编写并行程序！ 1 CUDA编程 CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CPU和GPU，二者有各自的存储空间，并由PCI-Express 总线区分开。 kernel是CUDA编程中的关键，他是运行GPU设备上的代码，用标示符global修饰。 host可以独立于host进行大部分操作。 所以，CUDA编程是异步的。一个典型的CUDA程序包含由并行代码补足的串行代码，串行代码由host执行，并行代码在device中执行。host端代码是标准C，device是CUDA C代码。
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首先是注意，所有的cuda代码都是cu的后缀 #include<iostream> #include<cuda_runtime.h> __global__ void myfirstkernel(void bin是已经打包好的编译器，里面已经看见nvcc的编译器了 我们可以直接用命令行构建 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 我这里将地址放上来 可以点进去查看 https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA
CUDA编程的理论部分可以参考模型部署篇 中的GPU 的 CUDA 编程方法。 虽然CUDA有很多的C代码，这里我们主要以C++为主。 一个完整的CUDA程序，需要经历7个步骤 设置显卡设备 分配显存空间 从内存到显存拷贝数据 执行CUDA并行函数 CUDA函数结束后，将结果从显存拷贝回内存 释放显存空间 设备重置 如果是单GPU的话可以省略 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cuda_runtime_api.h> #include <iostream> /* 核函数 */ _ 并行函数 kernelFunc <<<1, 16>> >(aGpu); //CUDA函数结束后，将结果从显存拷贝回内存 cudaMemcpy(a, aGpu, 16 * sizeof 的源码文件以.cu为后缀，编译命令如下(需要先安装CUDA，安装方式可以参考乌班图安装Pytorch、Tensorflow Cuda环境 ) nvcc main.cu -o main 运行结果 1.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.000000
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 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(){ return 0; } 异常处理 CUDA
首先我说一下什么叫内核，这里的内核很狭义就是ANSI C关键字+CUDA扩展关键字编写的设备代码~ 它是主机代码（Host Coda）通过内核调用的方式来启动的。
一:新建CUDA项目流程(VS2013下) 1.新建项目(file->New->Project) 2.在项目列表中可以看见NVIDIA的CUDA项目(前提是你安装了CUDA) 选择项目,添加一些必要的信息 文件夹里面是自动生成的一些要依赖的库文件你可以不用管 二:第一个程序:HelloWorld 我们通过最基本最经典的HelloWorld的程序来讲解在CUDA编程中的一些最基本的概念.消化这个程序的流程是非常重要的 (这里贴代码采用的是截图的方式,便于知道哪里更加重要) 第一阶段：普通(C程序) 代码: 结果: 其实这就是一个C语言程序,但是其中载入了一些GPU编程的头文件(实际上这些文件并没有用到 ).后面会在这个源文件上面添加一些代码来慢慢扩充整个GPU编程入门源程序. 主机:CPU及系统的内存 设备:GPU及其内存 所以,在这里我们认为他是和纯C语言代码差不多是因为这个程序并没有考虑除了主机之外的设备.
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
本帖经过多方整理，大多来自各路书籍《GPGPU编程技术》《cuda高性能》 1 grid 和 block都可以用三元向量来表示： grid的数组元素是block block的数组元素是grid 但是 17 #progma unroll 5下面的程序循环5次 18 cuda中的同步 1》__syncthreads()同步 同一个warp内的线程总是被一同激活且一同被分配任务，因此不需要同步。
CUDA编程（一） 第一个CUDA程序 Kernel.cu CUDA是什么？ CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 不过CUDA编程需要注意的点是很多的，有很多因素如果忽略了会大大降低速度，写的不好的CUDA程序可能会比CPU程序还慢。所以优化和并行是一门很大的学问，需要我们去不断学习与了解。 CUDA安装 CUDA发展到现在说实话已经比较成熟了，当然在使用的时候偶尔会出现各种各样的问题(充满血与泪)，但就谈安装来说已经很简单了，这里以VS2013和CUDA 7.0为例（现在已经到CUDA7.5 首先我们随便用搜索引擎搜索CUDA就会找到CUDA Toolkit的下载首页： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 之后选择系统下载就好： 下载结束之后一路安装就好 总结： 再写下去篇幅就太长了，本篇博客主要还是介绍了CUDA的安装以及一些基本的CUDA的架构，大家趁着CUDA安装的空可以仔细看一下CUDA的结构，这对后面的编程还是很重要的，下面我会从一个很小的程序写起
本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。 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。 cuda是一个GPU编程环境，所以它对__device__修饰的函数进行了比较多的优化。比如它会根据它的规则，让某个__device__修饰函数成为内联函数（inline）。 这儿就需要引入cuda的并行执行的线程模型来解释了。在同一时刻，一个cuda核只能运行一个线程，而线程作为逻辑的运行载体有其自己的ID。 而目前最高配的GPU只有5120个cuda核，那这些线程是如何在cuda核上调度的呢？这儿要引入一个叫做warp的概念，它是一个线程集合。
选择CUDA ? 注意默认是有代码的，我们删除掉 ? 注意看两种头文件的引用方式 ? 果然加进来了环境变量 ? 再看看这个 ?
本文介绍GPU编程的一些重要概念。 GPU编程 GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同，举皮皮鲁老师的一个例子： 以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算 实际上，线程（Thread）是一个编程上的软件概念。 例如，一个二维配置，某个线程在矩阵中的位置可以表示为： col = cuda.threadIdx.y + cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y row = cuda.threadIdx.x CUDA强大之处在于它能自动将数据从主机和设备间相互拷贝，不需要程序员在代码中写明。这种方法对编程者来说非常方便，不必对原有的CPU代码做大量改动。
CUDA编程之线程模型 CUDA线程模型概述 ? 线程模型 CUDA线程层次 ? 线程层次——二维Block ? 65535 * 65535个block，Dg.x，Dg.y，Dg.z最大值为65535； Db：block的尺寸，说明一个block含有多少个thread，为dim3类型，一个block最多含有1024(cuda2 CUDA向量加法深入理解grid、block、thread的关系及thread索引的计算 CUDA编程流程 CPU在GPU上分配内存：cudaMalloc； CPU把数据发送到GPU：cudaMemcpy CUDA向量加法源代码 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include Do you have a CUDA-capable GPU installed?")
CUDA编程之存储模型 CUDA存储模型概述 一般来说，应用程序不会在任何时间点访问任意数据或运行任意代码。程序获取资源是有规律的，也就是计算机体系结构经常提到的局部原则：时间局部性和空间局部性。 变量存储结构总结 参考 CUDA编程指南5.0 [【CUDA】学习记录（7）- Global Memory] https://www.jianshu.com/p/3d4c9cc3a777
本文章主要是记录，cuda 编程过程中遇到的相关概念，名字解释和问题；主要是是用来备忘： cuda PTX ：并行线程执行（Parallel Thread eXecution，PTX）代码是编译后的GPU fatbinary模式，用于优化cudabin的执行； https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#virtual-architecture-feature-list https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#gpu-feature-list nvcc 编译过程理解：https ://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#gpu-compilation ? 上图是：Just-in-Time Compilation of Device Code https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc
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. 而其中的数字将传递个CUDA的运行时系统，至于能干啥，下一章会讲。 第四章 CUDA C并行编程 这一章开始体现CUDA并行编程的魅力。 CPU编程的最大区别也就在这里体现出来了，就是数组求和竟然不要循环！ 随着GPU可编程能力的进一步提高，未来可能可以由GPU调用。 （3）__device__ int foo(int a){}则表示一个由GPU中一个线程调用的函数。
CUDA编程中内存分为主机内存（内存条）与设备内存（显存），为提高计算效率，需要设计程序降低内存的数据搬运，或使用快速的内存寄存数据。 row = cuda.threadIdx.x + cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x col = cuda.threadIdx.y + cuda.blockDim.y C = A * B """ row = cuda.threadIdx.x + cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x col = cuda.threadIdx.y ), dtype=float32) tx = cuda.threadIdx.x ty = cuda.threadIdx.y row = cuda.threadIdx.x + cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x col = cuda.threadIdx.y + cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y
当核心数量不够或想限制当前任务使用的GPU核心数时可以使用网格跨步的思路编写CUDA程序。 背景 CUDA的执行配置：[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024，但是并没提到gridDim的最大限制。 优势 扩展性：可以解决数据量比线程数大的问题 线程复用：CUDA线程启动和销毁都有开销，主要是线程内存空间初始化的开销；不使用网格跨步，CUDA需要启动大于计算数的线程，每个线程内只做一件事情，做完就要被销毁 方便调试：我们可以把核函数的执行配置写为[1, 1]，如下所示，那么核函数的跨步大小就成为了1，核函数里的for循环与CPU函数中顺序执行的for循环的逻辑一样，非常方便验证CUDA并行计算与原来的CPU 参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/stride.html
CUDA将放入队列顺序执行的一系列操作称为流（Stream）。 来源 由于异构计算的硬件特性，CUDA中以下操作是相互独立的，通过编程，是可以操作他们并发地执行的： 主机端上的计算 设备端的计算（核函数） 数据从主机和设备间相互拷贝 数据从设备内拷贝或转移 数据从多个 使用 定义 如果想使用多流时，必须先定义流： stream = numba.cuda.stream() CUDA的数据拷贝以及核函数都有专门的stream参数来接收流，以告知该操作放入哪个流中执行 @cuda.jit def vector_add(a, b, result, n): idx = cuda.threadIdx.x + cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x (x) y_device = cuda.to_device(y) z_device = cuda.device_array(n) z_streams_device = cuda.device_array
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