CUDA编程第8页

CUDA编程

CUDA精讲（1）

背景随着深度学习的发展，并行计算的需求也越来越多，不论是算法工程师还是搞性能优化的，知道点cuda编程也是当前的必备技能之一。

EdiosnMa·2020-10-09 17:34

CUDA笔记之一：实践编程篇

1硬件架构CUDA编程中，习惯称CPU为Host，GPU为Device。2并行模型Thread：并行基本单位Block：相互合作的一组线程。

停留的风·2020-09-16 23:46

CUDA10.0 官方手册阅读笔记章三 CUDA编程接口

（因为这章内容比较碎，不好提炼，大部分为原文翻译，人工翻译，不是机器翻译。抵制不负责任的机翻从你我做起！翻译不易，转载贴上出处。——[email protected]）目录3.1用NVCC编译3.1.1编译工作流3.1.2二进制兼容性3.1.3PTX（线程并行执行能力）兼容性3.1.4程序兼容性3.1.5C/C++兼容性3.1.664位兼容性3.2CUDAC运行时3.2.1初始化3.2.2设备内存3

lvxiangyu11·2020-09-16 18:02

CUDA 遇到错误代号error MSB3721

最近在整CUDA编程，VS及cuda装好以后，按照配置CUDA会自动生成一个简单的工程，但初次编译却提示errorMSB3721，有一大串，就不贴了，在网上各种找资料，都没有什么效果，后来在http:/

wenzishou·2020-09-15 12:54

CUDA编程入门（一）

1前言文章的主要目的是介绍CUDA的编程方法和规范，并不是探讨深层次的原理，所以想探究并行计算原理的同学可以不用看。我假设看文章的人熟悉C语言编程，懂得什么是线程，什么是进程，什么是信号量等基础的多线程知识。2环境配置CUDA环境的配置还是很规范的，首先确认自己显卡的类型，然后去CUDA开发工具网站下载对应的CUDA版本。具体的安装方法网站中有PDF的说明，不同的操作系统不一样。我实际安装过UBU

卖女孩的小火柴v1·2020-09-14 19:45

CentOS下的CUDA安装和使用指南

安装步骤安装Anaconda，如果有则跳过此步骤安装NVIDIADriver，即显卡驱动使用conda安装CUDAToolkit使用Python扩展库进行GPU加速的CUDA编程一、安装Anaconda

SL_World·2020-09-14 17:07

cuda编程优化小技巧之分支优化

cuda编程优化原则之一就是要减少分支分支优化消除分支结构的小技巧例如：if(a>b){a=c;}else{a=0;}可以替换为：a=(a>b)*c;

zhuxianjianqi·2020-09-12 21:28

CUDA编程小技巧

blog.csdn.net/gggg_ggg/article/details/53320818http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12649663本文记录在使用CUDA

yanqs_whu·2020-09-12 20:52

Ubuntu下的CUDA编程（一）

更新软件下载安装软件到下载三个软件：，和安装安装！关闭，否则在安装的时候会出现失败提示，表示运行了时不能进行驱动的安装如何关掉是一个问题！一般来说，有网友建议通过”进入图形命令行面，然后使用：来关掉，再进行安装，但是经过尝试，在本人的操作系统环境下这样做是没有用的直接不要启动，我们从命令行界面进入系统！那么，开机的时候出现命令行输入提示的时候，我们就开始进行的登录，这样可以了吧？但是，事实上，再你

linyingzhan·2020-09-12 19:19

cuda编程入门示例15

#include#include#include#include#defineBLOCK_SIZE16staticvoidHandleError(cudaError_terr,constchar*file,intline){if(err!=cudaSuccess){printf("%sin%satline%d\n",cudaGetErrorString(err),file,line);exit(E

龚慧林·2020-09-12 18:58

cuda编程入门-HelloWorld

为了提高并行运算速度，开始接触cuda编程，cuda在安装的时候提供了很多示例，一般位于Home目录下，可以作为学习的参考，同时官网提供的入门教程，就是很好的学习资料。

@way·2020-09-12 18:59

cuda编程学习1——hello world！

将c程序最简单的helloworld用cuda编写在GPU上执行，以下为代码：#includeusingnamespacestd;__global__voidkernel(void)//__global__:cpu调用GPU执行{}intmain(void){kernel>>();//启动1block1threadcout<<"helloworld!"<

weixin_33928137·2020-09-12 18:55

[CUDA学习笔记]从Hello Cuda开始

1.Cuda编程环境的搭建：网上针对不同的操作系统和cuda版本有很多详细的安装说明，推荐使用安装CudaVSWizard，下载地址http://sourceforge.net/projects/cudavswizard

jonny_super·2020-09-12 18:19

CUDA编程：Hello world

第三章CUDAC简介输出helloworld#include__global__voidkernel(){printf("helloworld");}intmain(){kernel>>();return0;}这个程序和普通的C程序的区别值得注意函数的定义带有了__global__这个标签，表示这个函数是在GPU上运行函数的调用除了常规的参数之外，还增加了>>修饰。而其中的数字将传递个CUDA的运

BigCowPeking·2020-09-12 18:34

Ubuntu 16.04开发CUDA程序入门（二）

海燕呐哈哈哈哈哈哈·2020-09-12 18:23

【CUDA-2】第一个CUDA代码例子——hello world

在上一篇文章中【CUDA-1】centos7安装CUDA，记录了在centos7安装cuda的过程，这一篇，我们首先用一个最简单的示例代码来感受一下，CUDA编程的基本风格。

jobbofhe·2020-09-12 18:44

并行计算入门案例

首先是cuda编程，分三步，把数据从内存拷贝进显存，GPU进行计算，将结果从显存拷贝回内存。

lovego123·2020-09-12 10:31

cuda编程笔记记录

1.SM中的Warp和BlockCUDA的device实际在执行的时候，会以Block为单位，把一个个的block分配给SM进行运算;而block中的thread，又会以「warp」为单位，把thread来做分组计算。目前CUDA的warp大小都是32，也就是32个thread会被群组成一个warp来一起执行;同一个warp里的thread，会以不同的数据，执行同样的指令。基本上warp分组的动作

树莓派派酒·2020-09-12 00:54

cuda编程思想和opencv_gpu图像处理

CUDA编程https://github.com/Ewenwan/ShiYanLou/tree/master/CUDACUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）的中文全称为计算统一设备架构

树莓派派酒·2020-09-11 23:55

用cupy实现python + cuda编程

1.编写核函数进行数据处理kernerl.py文件kernel_img='''extern"C"__global__voidmedianfilter(constfloat*input,float*output,constintwidth,constintheight){constintidx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;constintidy=blockId

maxruan·2020-09-11 21:31

CUDA编程实践--cuDNN

NVIDIA®cuDNNisaGPU-acceleratedlibraryofprimitivesfordeepneuralnetworks.cuDNN是一个对DNN的GPU加速库。他提供高度可调整的在DNN中的常用的例程实现。ItprovideshighlytunedimplementationsofroutinesarisingfrequentlyinDNNapplications:常用语前向

wendox·2020-09-11 05:15

CUDA编程1——为什么需要CUDA

CUDA解决了并行处理的问题，借助GPU的能力。安装了新版的工具包，vs2017。根据例程运行报错了。目前还没解决。目前不确认我的显卡是否足够sm去运行。买了三本书，一本英文版，看了有点吃力。一本中译英，写了比较啰嗦。一本中文版，又感觉有点难。慢慢啃吧。更新了显卡驱动。感觉可以运行了。有关计算能力的说明。很明显我的卡是6.1,基于Pascal架构.设备的计算能力由版本号表示，有时也称为“SM版本”

屡空·2020-09-01 11:19

GPU编程 | 如何使得CUDA编写的GPU程序变得更高效？

中，为了让GPU的并行计算更加高效，本篇文章从高效的内存策略和屏障和同步机制下的编程规则这两个角度来建议CUDA编程者更加高效的利用GPU。

yuanCruise·2020-08-25 01:39

CUDA编程基础——并行矩阵乘法

CUDA编程首先呢是分配thread以及block#include#include#include//cuda运行时间接口#defineThread_Num256//每一block包含的线程数#defineMatrix_Size10constintblock_num

依米兒·2020-08-24 12:05

CUDA编程——zero copy

零复制zerocopy（零复制）是一种特殊形式的内存映射，它允许你将host内存直接映射到设备内存空间上。其实就是设备可以通过直接内存访问（directmemoryaccess，DMA）方式来访问主机的锁页内存。锁页主机内存现代操作系统都支持虚拟内存，操作系统实现虚拟内存的主要方法就是通过分页机制。操作系统将内存中暂时不使用的内容换出到外存（硬盘等大容量存储）上，从而腾出空间存放将要调入内存的信息

ZhangJunior·2020-08-24 00:53

【面经笔记】深信服电话面试

首先问是否方便，然后说你简历写了CUDA编程，其主要应用在了哪里？工程中的CUDA是不是你写的？我说应用在三维图像处理，CUDA是我引入工程并实现的。

xiaxzhou·2020-08-23 08:32

使用GPU进行字符串匹配--cuda编程实现

在csdn上下载了一个使用GPU进行字符串匹配的demo，但是运行过程中遇到了一些问题。以下记录一下解决问题的过程。（下载地址http://download.csdn.net/download/lllmcy/2585869）cuda程序的后缀为.cu，编译时使用nvcc，其使用方法与gcc相似。例如nvcctest.cu-otestnvcc的官方文档http://docs.nvidia.com/c

chestnut2019·2020-08-23 07:03

CUDA5.5入门文章

在看了一些个CUDA编程相关的教材之后，我向大家推荐的一

甜粽_86·2020-08-23 07:52

CUDA编程常见问题

http://blog.csdn.net/yutianzuijin/article/details/8147912最近初试cuda编程，作为一个新手，遇到了各种各样的问题，然后花费了大量时间解决这些匪夷所思的问题

甜粽_86·2020-08-23 07:48

cuda trust 库的使用

1研究cuda编程一个月了，对于cuda的运行机制也基本上是了解了，有时候加速是必须的，但是有时候程序设计的不好，加速就起不到作用，特备是共享内存设计的时候，如果没有让数据一直处于重复利用的状态，那么加速是没有效果的

沙雅云·2020-08-23 04:43

【代码阅读】PointNet++中的FPS的CUDA实现

之前学了一下cuda编程，这里就来详解一个示例。本文使用的代码是PointRCNN中PointNet++的实现。Pytorch的接口FPS的实现是用c和cu实现的，所以先看一下pytorch中的定义。

麒麒哈尔·2020-08-22 15:00

【遇见CUDA】要更快，请提高数据传输效率！

关于CUDA并行计算，我之前正儿八经的写过两篇博客：【遇见CUDA】线程模型与内存模型【遇见CUDA】CUDA算法效率提升关键点概述那时候，我正好完成了立体匹配算法的CUDA实现，掌握了一些实实在在的CUDA

Ethan Li 李迎松·2020-08-22 09:52

Windows QtCreator环境下CUDA编程代码自动补全

问题：WindowsQtCreator环境下出现在编辑器里，cuda函数无法自动补全的情况，使用不便。原因：追踪发现QtCreator没有定义__CUDACC__宏，使得中函数被禁用。解决方案：将中的#ifdefined(__CUDACC__)修改为#ifdefined(__CUDACC__)||defined(Q_CREATOR_RUN)即可。

liuwei_0773·2020-08-21 04:32

CUDA编程学习笔记之 CUDA流

CUDA程序的典型模式：①输入数据从CPU主机端传输到设备端②在设备端执行核函数处理数据③处理结果传回主机端GPU的核心数是有限的，因此同一时间能够并行运行的线程数是有限的，但是由于硬件特性，CUDA中的内存复制操作(HosttoDevice，DevicetoHost，DevicetoDevice)与函数运行计算(核函数计算，主机端的计算)是相互独立的，因此可以通过流操控它们并行运算CUDA流表示

横断·2020-08-20 17:39

CUDA编程学习笔记之页锁定内存（固定内存Pinned Memory）

主机内存分为可分页内存（Pagable）和页锁定内存（固定内存PinnedMemory）CPU向GPU传输数据时是通过直接内存访问（DMA，DirectMemoryAccess）传输的。但是主机虚拟内存中分配的数据在物理内存中是随时可能被移动的，所以当数据在可分页内存时，系统随时可能会移动数据，此时将该数据传输给GPU时，需要将可分页内存复制到一块“临时的”页锁定内存，然后再从这块“临时的页锁定内

横断·2020-08-20 17:07

cuda编程需要注意的

在编写cuda代码时，由于并行处理都是在GPU端，如果在设备端代码中不加捕捉异常的话，即使在GPU端运行出错了，你也不会知道出错了。GPU端的代码又不好调试，因此知道怎么在GPU端的代码添加异常捕捉是非常有必要的，当然这和在cup端的不太一样。以下是一段异常捕捉代码，供大家参考：voidcheckCUDAError(constchar*msg){cudaError_terr=cudaGetLast

l724225271·2020-08-20 10:10

CUDA编程入门----Thrust库简介

一、简介Thrust开源库的简介是“codeatspeedoflight”。光速代码的实现听上去太过夸张，但是thrust在cuda硬件加速中确实有着无比强大的功能。Thrust是并行算法和数据结构的基于GPUCUDA的C++库。Thrust主要通过管理系统底层的功能比如memoryaccess（内存获取）和memoryallocation（内存分配）来实现加速，使得工程师们在GPU编程的环境下能

he_wolf·2020-08-18 17:52

CUDA编程笔记

围绕图灵系显卡常见术语StreamingMultiprocessor(SM)：GPU中的处理器核心GraphicsProcessingClusters(GPCs)TextureProcessingClusters(TPCs)RasterOperationsUnits(ROPs)：光栅化处理单元。光栅化操作，是发生在模型完全建立，并且完成基本光照及对应纹理之后的操作环节。除了满足二维平面输出对坐标变

看风景的人lsy·2020-08-18 00:45

CUDA编程--并行矩阵向量乘法【80+行代码】

简述矩阵向量乘法。读取文件data.txt并输入到output.txt文件中用typedef方便的修改数据类型（要是写成模板也是可以的）代码#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include#include#include#includetypedefdoubleDATA;//Kernal:__global__v

肥宅_Sean·2020-08-17 11:16

在ubuntu中更改默认的gcc和g++

最近在学习CUDA编程，搭建CUDA环境。

jubincn·2020-08-17 08:57

国科大cuda编程作业：加速计算基础 —— CUDA C/C++

使用CUDAC/C++加速应用程序被加速的C/C++应用程序的异步流和可视化分利用基本的CUDA内存管理技术来优化加速应用程序被加速的C/C++应用程序的异步流和可视化分析完成第三步中的GPUtask便可拿到该课程的证书，完成作业。我的代码思路是：将bodyForce函数改为核函数，在GPU上运行。因为多个epoch必须按序执行，所以无法使用并发的cuda流，默认的串行流行为可以完成任务。将bod

wjsay·2020-08-15 05:55

cuda编程 MergeSort

gpucodes#include"windows.h"#include"cuda_sort.h"#include__global__voidmergesortK(int*a,int*temp,intsortedsize,intN){//intid=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;intblockid=blockIdx.z*gridDim.x*gridDim.y+

z0n1l2·2020-08-12 14:08

pytorch，tensorflow的gpu版本安装问题（windows系统，Nvidia显卡，cuda编程）

写在开头小知识使用cuda编程的大致图谱名词解释从驱动到cudnn之全套安装查看你的cpu安装显卡驱动安装CUDAToolkit使用cuDNN安装pytorch安装tensorflow源码安装tensorflow

njulhy·2020-08-12 01:07

Cuda编程系列-Cuda编程基本概念&编程模型

原文链接系列文章：Cuda编程101：Cuda编程的基本概念及编程模型Cuda编程102：Cuda程序性能相关话题Cuda编程103：Cuda多卡编程Cudatips:nvcc的-code、-arch、

weixin_34176694·2020-08-11 19:42

PCL+CUDA编程（一）

点云的操作对运算资源的消耗是十分高的。但利用GPU并行运算的优点可以解决这个问题。下面我将跟大家分享关于利用CUDA处理PCL点云数据的一些经验。首先举一个简单的例子说明CUDA程序是如何运作的。我们先写一个简单的C++程序helloworld.cpp1/*2*helloworld.cpp3*4*Createdon:Nov25,20165*Author:lzp6*/78#include910#in

weixin_30852419·2020-08-11 18:21

【CUDA】CUDA编程：内核kernel

内核使用__global__声明符定义，使用>>执行配置语法指定执行某一指定内核的线程数。每一个执行内核的线程拥有一个独一无二的线程ID，通过内置的变量threadIdx访问。下面的例子是将两个长度为N的向量A和B相加，并将结果存入向量C中。__global__voidVecAdd(float*A,float*B,float*C){inti=threadIdx.x;C[i]=A[i]+B[i];}

heiheiya·2020-08-11 16:08

cuda编程系列-高效编程（二）

安装好cuda,使用VisualStudio进行编程，会发现代码没有高亮和智能提示功能，为了更加方便的进行cuda程序的高效编程，通过一些插件安装和环境配置可以完美实现，接下来开始进行配置。1、下载VisualAssist插件，进行安装，下载地址如下：https://www.wholetomato.com/downloads也可以参考连接，本人环境是vs2015，因此直接安装即可用https://

cool_策·2020-08-11 15:33

cuda编程系列-内核调用（三）

1、内核调用介绍使用ANSIC和cuda扩展关键字编写的代码称为内核，该代码是运行在gpu上面，通过cpu代码通过内核调用的方式来启动。也就是说，内核调用即cpu代码启动gpu代码。内核调用通常会生成大量的块（Block）和线程（Thread）来在GPU上并行处理数据。内核代码类似普通的C函数，不同的是这段代码是由多个线程并行执行的。2、内核调用语法介绍kernel>>(parametersfor

cool_策·2020-08-11 15:01

cuda编程系列-架构简介（一）

cuda编程需要C++/C基础，使用c和C++借助cuda提供的API进行应用程序开发，加速程序运行。（opencv里面提供了cuda加速模块，需要重新编译opencv）2