原文:【轉】cuda 《GPU高性能編程CUDA實戰》中代碼整理

CUDA架構專門為GPU計算設計了一種全新的模塊,目的是減輕早期GPU計算中存在的一些限制,而正是這些限制使得之前的GPU在通用計算中沒有得到廣泛的應用。 使用CUDA C來編寫代碼的前提條件包括: 支持CUDA的圖形處理器,即由NVIDIA推出的GPU顯卡,要求顯存超過 MB NVIDIA設備驅動程序,用於實現應用程序與支持CUDA的硬件之間的通信,確保安裝最新的驅動程序,注意選擇與開發環境相 ...

2015-12-16 14:58 2 1804 推薦指數:

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GPU高性能編程CUDA實戰

1.第一個CUDA程序 CUDA提供與C在語言級別上集成,在主機代碼中調用設備代碼 尖括號內參數用來確定運行時如何啟動設備代碼 2.關鍵詞 像調用C函數一樣將參數傳遞給核函數 設備執行操作時需要分配內存 使用cudaMalloc()分配 ...

Tue Sep 24 23:18:00 CST 2019 0 753
從0開始學習《GPU高性能運算之CUDA》——1

0 序言 學習CUDA已經有個把月了,感覺自己學習一門新技術的第一個階段已經接近尾聲,對於一些基本的東西,學習的收獲應該作一個總結,我是一個喜歡總結的人。 CUDA是異構編程的一個大頭,洋洋灑灑的看了寫資料,但是,感覺這個技術沒有像C++或者Java那樣有自己的權威的《編程思想》來指導系統學 ...

Wed Nov 28 22:06:00 CST 2012 2 7309
從0開始學習《GPU高性能運算之CUDA》——2

5 GPU也不允許偏心 並行的事情多了,我們作為GPU的指令分配者,不能偏心了——給甲做的事情多,而乙沒事做,個么甲肯定不爽的來。所以,在GPU中,叫做線程網絡的分配。首先還是來看下GPU的線程網絡吧,圖2: 圖2 線程網絡 我們將具體點的,在主機函數中如果我們分配 ...

Wed Nov 28 22:08:00 CST 2012 1 8483
從0開始學習《GPU高性能運算之CUDA》——3

6 規約思想和同步概念 擴大點說,並行計算是有一種基本思想的,這個算法能解決很多很常規的問題,而且很實用,比如說累加和累積等——規約思想。對於基礎的、重要的,我想有必要系統的學習。 我覺得有必要重 ...

Wed Nov 28 22:09:00 CST 2012 0 3692
GPGPU OpenCL/CUDA 高性能編程的10大注意事項

1.展開循環   如果提前知道了循環的次數,可以進行循環展開,這樣省去了循環條件的比較次數。但是同時也不能使得kernel代碼太大。   循環展開代碼例子: View Code 2.避免處理非標准化數字   OpenCL中非標准化數字,是指數值小於最小 ...

Mon Mar 31 05:24:00 CST 2014 1 8350
[CUDA]CUDA編程實戰四——矩陣乘法

矩陣乘法是最常見的操作,現代神經網絡的基礎便是矩陣乘法。 一個N*M的矩陣,乘以一個M*P的矩陣,得到N*P的矩陣,矩陣乘法即為將每一行與被乘矩陣對應列進行乘加,最后將所有結果進行匯總。 CPU版 ...

Sat Jun 12 21:46:00 CST 2021 0 3565
[CUDA]CUDA編程實戰二——向量加法

CUDA C是一種在GPU上支持多線程並行化的語言,有了CUDA,很多需要多線程運行的程序變得簡單起來,今天我們將從CUDA的的向量加法說起。 問題定義 向量加法是十分常見的操作,對於一個長度為n的向量,其運算規則如下: \[{c[i] = a[i] + b[i] for i < ...

Sat Jun 12 03:26:00 CST 2021 0 1209
 
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