Cuda编程模型基础知识cuda程序执行流程cuda程序cuda程序的层次结构cuda内置变量向量加法程序实例GPU内存GPU 内存类型内存作用域&生命周期寄存器本地内存共享内存共享内存的访问冲突全局内存内存管理GPU全局内存的分配与释放Host内存分配与释放统一（Unified）内存分配与释放CPU与GPU内存同步拷贝代码实例cuda程序执行与硬件映射GPU流式多处理器warp技术细节
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2023-09-30 13:50:24
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文章目录P2 CUDA编程入门01-GPU硬件架构综述bank的访问冲突规约的一个有效的算法p3 CUDA编程模型CUDA程序执行流程CUDA程序层次结构CUDA kernel函数的grid, block调用情况CUDA内置变量P4向量加法P5Grid-Block-Warp-ThreadCUDA程序层次结构P6GPU内存介绍P7内存如何管理CPU内存GPU内存GPU全局内存分配释放统一(unif
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2024-01-01 18:33:31
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目录 目录前言CUDA编程模型基础向量加法实例矩阵乘法实例小结参考资料 前言2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本
得益于过去数十年间计算能力的提升，深度学习，计算机视觉，生物医疗等众多领域都得到了飞速发展，但与此同时，各行业对计算能力的要求也越来越高，单一的串行计算已经难以满足计算需求，而并行计算无疑是当下提升计算能力的最佳方案。作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA 能实现在 CPU 和 GPU 上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，C
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2023-07-31 23:38:09
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很多时候，我们是基于python进行模型的设计和运行，可是基于python本身的速度问题，使得原生态python代码无法满足生产需求，不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈。这里简单介绍个例子，以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数，然后在将接口通过cpp进行封装，最后以库的形式被python调用。1 cpp+python首先，介绍下如何python调用cpp的代码。这里极力
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2023-10-16 21:40:23
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虽然高清实时的3D图像/视频要求日益不能满足市场需求，但是可编程的图像处理单元（GPU）已经演变成具有巨大计算能力和超高存储带宽的高度并行、多线程的多核处理器，如下图，CPU和GPU之间的浮点性能差异的原因是：GPU专门为密集型计算、高度并行计算设计（例如，图像渲染），因此此类设计需要更多的晶体三极管来进行数据处理而不是数据缓存和流程控制，其区别如下图所示，更具体地说，GPU更适合处理数据并行计算
CUDA编程模型详解本文以vectorAdd为例，通过描述C在CUDA中的使用（vectorAdd这个例子可以在CUDA sample中找到。）来介绍CUDA编程模型的主要概念。CUDA C的进一步描述可以参考《Programming Interface》。主要内容包括：1、Kernels（核函数）2、Thread Hierarchy（线程结构）3、Memory Hierarchy（存储结构）4、
目录一、上机环境二、核函数的概念三、入门 hello gpu（单线程 && 多线程）四、线程索引 这学期在上GPU并行计算的课程，大作业是CUDA C编程，所以写一些笔记记录一下学习过程。参考资料：《CUDA编程 基础与实践》樊哲勇 清华大学出版社一、上机环境学校机房，windows，VS2019，CUDA10.2，1080Ti二、核函数的概念GPU只是一个设备，想要工作的话就需
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2023-08-15 09:18:34
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第2章 CUDA中的线程组织2.1 C++语言开发过程 1. 用文本编辑器写一个源代码(source code) 2. 用编辑器对源代码进行预处理、编译、汇编并链接必要的文件得到可执行文件。这
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2023-07-07 22:21:48
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# Python 使用 CUDA 编程入门指导
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一种并行计算架构，允许开发者利用 GPU 加速程序。本文将指导初学者如何在 Python 中使用 CUDA 编程，包括必要的步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是实现 Python 使用 CUDA 编程的基本步骤：
| 步骤 | 描述
环境配置：安装完cuda之后，查看cuda编译器nvcc能否能够正常工作。第一个Helloworld#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
__global__ void kernel(void) {
}
int main() {
ker
CUDA本节介绍一个简单的加法程序，该程序在设备上执行两个变量的加法。 虽然它没有利用设备的任何数据并行性，但它对于演示 CUDA C 的重要编程概念非常有用。首先，我们将看到如何编写一个用于添加两个变量的内核函数。内核函数的代码如下所示：include <iostream>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
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2023-08-11 17:06:54
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1_0 并行计算与计算机架构【CUDA 基础】1.0 并行计算与计算机架构并行计算其实设计到两个不同的技术领域：计算机架构（硬件）：生产工具并行程序设计（软件）：用工具产生各种不同应用1.1 并行性写并行程序主要是分解任务，一般把一个程序看成是指令和数据的组合，当然并行也可以分为这两种：指令并行数据并行我们的任务更加关注数据并行。任务并行多出现在各种管理系统，比如我们天天用的支付系统，基本上每时每
CUDA是什么
CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创
开发环境Python 3.7 + Anaconda 5.3.1CUDA 10.0Pycharm Community本次我们采用的Python版本是3.7，并且为了大家的方便以及目前主流的选择，我们会选择安装Anaconda这个Python的包管理工具，可以自动下载管理第三方软件库的工具。然后，我们会进行在装有NVIDIA显卡的电脑上安装NVIDIA的显卡驱动以及统一的并行计算语言库CUDA10.0
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2023-12-05 20:08:53
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https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 列出了所有支持 CUDA 的设备及其计算能力。可以使用运行时查询计算能力、多处理器数量、时钟频率、设备内存总量和其他属性（参见参考手册）。附录B 对C++扩展的详细描述B.1 函数执行空间说明符函数执行空间说明符表示函数是在主机上执行还是在设备上执行，以及它是可从主机调用还是从设备调用。B.1.1 __global___
CUDA简介CUDA是英伟达开发的一种并行计算平台和编程模型，使用它可以让编程人员非常方便地利用GPU强大的算力。支持CUDA的GPU有数百个内核，可以同时运行数千个计算线程，这些内核拥有共享的资源，包括寄存器文件和共享内存，片上共享内存允许在这些内核上运行的并行任务共享数据而无需通过系统内存总线发送数据。CUDA基于以下设计目的进行开发：为标准编程语言（C/C++）提供一小组扩展支持并行算法的直
目录直接conda install安装pytorch gpu遇到的问题一、使用conda创建虚拟环境二、下载pytorch gpu版本三、安装pytorch、torchvision和torchaudio四、下载CUDA11.3和cudnn8.8.0五、安装CUDA的流程六、安装cudnn七、检查pytorch gpu是否可以运行直接conda install安装pytorch gpu遇到的问题一开
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2023-11-18 20:51:59
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CUDA编程入门Hello World首先一段程序写个hello world#include <stdio.h>
__global__ void hello(){
printf("Hello, threadIdx is:%d\n",threadIdx.x);
}
int main(){
hello<<<1,32>>>();
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2023-12-16 20:53:15
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环境安装和例程运行显卡主要有两家，ATI、NVIDIA，简称A卡和N卡。随着GPU计算能力的上升，采用GPU并行计算来加速的应用越来越多。Nvidia创立人之一，黄仁勋（Jen-Hsun Huang），美籍，中国台湾人，现为公司主席兼行政总裁。NVIDIA采用cuda框架实现并行计算，cuda是c语言的拓展集。ATI总部设在加拿大安大略省万锦。06年，被AMD收购。ATI有类似于cuda的框架，s
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2023-07-17 12:30:33
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