cuda编程

CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络

该框架通过低级CUDA编程完全实

struggle2025·2025-06-29 05:37

CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理

在本书的第12章中，我们深入探讨了CUDA编程的关键概念，包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。

Omoo·2025-06-26 19:19

【CUDA编程】Dim3

dim3是CUDA编程中用于定义线程块（Block）和网格（Grid）维度的三维向量结构体，本质是包含三个无符号整数成员（x、y、z）的轻量级容器。

量化投资和人工智能·2025-06-20 16:20

【CUDA编程】OptionalCUDAGuard详解

OptionalCUDAGuard是PyTorch的CUDA工具库（c10/cuda）中用于安全管理GPU设备上下文的RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization）类。其核心作用是在特定代码块中临时切换GPU设备，并在退出作用域时自动恢复原设备状态，尤其适用于设备可能为“未指定”（nullopt）的场景。以下从作用、原理、用法和典型场景详细解析：⚙️一、核心作用

量化投资和人工智能·2025-06-18 11:34

【CUDA编程】 C10_CUDA_CHECK 宏详细解析

以下是对C10_CUDA_CHECK宏的详细解析，结合CUDA错误处理机制和PyTorch框架设计进行说明：一、宏定义结构解析#defineC10_CUDA_CHECK(EXPR)\do{\constcudaError_t__err=EXPR;\c10::cuda::c10_cuda_check_implementation(\static_cast(__err),\__FILE__,\__fun

量化投资和人工智能·2025-06-18 10:32

第四篇：Python 高级-高性能计算加速秘籍

本篇将深入探讨向量化计算的深度优化以及如何借助CUDA编程与GPU加速来显著提升Python计算效率。

程序员勇哥·2025-06-01 07:11

Python中使用CUDA/GPU的方式比较

以下是主要的几种方法及其比较：1.CUDA原生开发方式：使用NVIDIA提供的CUDAC/C++API开发内核通过PyCUDA或Numba等工具在Python中调用特点：最底层，性能最优开发复杂度高需要熟悉CUDA

东北豆子哥·2025-05-29 19:30

flash attention的CUDA编程流水并行加速-V6

之前关于flashattention的介绍可以继续参考链接添加链接描述矩阵乘法的优化参考添加链接描述，我们发现矩阵乘法的最优配置为：BLOCK_DIM_x=BLOCK_DIM_y=16，同时每个线程处理一个8×8的子矩阵。线程网格设置如下所示：constintRq=8;constintRv

谨慎付费（看不懂试读博客不要订阅）·2025-05-29 16:09

被 CUDA 性能问题困扰？从全局内存到共享内存，并行归约优化全解析！

作为一个写了好几年CUDA的老司机，我有个独家观点：并行归约是CUDA编程的灵魂，搞懂它，你就摸到了GPU优化的门道。这篇文章不整虚的，我会用大白话带你从最

讳疾忌医丶·2025-05-16 03:11

《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书

立即下载，开启您的CUDA编程之旅，解锁GPU计算的无限潜

翁佳忱·2025-05-12 04:36

Cuda Instruction Replay

在CUDA编程中，指令重放（InstructionReplay）是GPU执行指令时因特定原因导致指令需重复发射或重新执行的现象，通常会影响性能。

ZhiqianXia·2025-05-04 16:20

CUDA编程高阶优化：如何突破GPU内存带宽瓶颈的6种实战策略

在GPU计算领域，内存带宽瓶颈是制约性能提升的"隐形杀手"。本文面向具备CUDA基础的研究者，从寄存器、共享内存到TensorCore，系统剖析6项突破性优化策略，助你充分释放GPU算力。一、全局内存访问优化：对齐与合并原则1.1合并访问的本质GPU全局内存以‌线程束（Warp）‌为单位执行合并事务。当32个线程访问连续且对齐的128字节内存块时，总线利用率可达100%‌。以下代码演示如何实现合并

学术猿之吻·2025-05-02 12:08

CUDA编程优化：如何实现矩阵计算的100倍加速

一、突破性能瓶颈的核心路径矩阵计算的百倍加速需要打通"内存带宽→计算密度→指令吞吐"三重关卡。根据NVIDIAAmpere架构白皮书，A100GPU的理论计算峰值（FP32）为19.5TFLOPS，但原生CUDA代码往往只能达到5-8%的理论值。通过系统化优化策略，我们成功将1024×1024矩阵乘法从初始的212ms优化至2.1ms，实现101倍加速（测试平台：NVIDIARTX3090）。二、

学术猿之吻·2025-05-02 12:38

C++开发者的逆袭之路：大部份的高薪岗位都在招 CUDA 人才，你还不行动？

为什么你必须学会CUDA编程？想象一下，你手头有个计算任务，普通CPU跑得慢得像乌龟爬，而GPU却能像火箭一样把性能拉满——这就是高性能计算（HPC）的魅力！

讳疾忌医丶·2025-04-29 16:52

byxdaz·2025-04-28 22:49

GPU编程实战指南04：CUDA编程示例，使用共享内存优化性能

在CUDA编程中，共享内存（SharedMemory）比全局内存（GlobalMemory）效率高的原因主要与CUDA的硬件架构和内存访问特性密切相关。

anda0109·2025-04-06 07:10

gather算子的CUDA编程和算子测试

知乎介绍参考添加链接描述完整测试框架参考本人仓库添加链接描述gather算子的onnx定义参考添加链接描述，该算子的主要变换参考下图：这里我们不妨以input=[A,dimsize,D]，indices=[B,C],axis=1举例子，此时对应的output形状是[A,B,C,D]，并且根据gather算子定义，我们知道output[i,j,k,s]=input[i,indices[j,k],s]

谨慎付费（看不懂试读博客不要订阅）·2025-04-05 04:42

Python调用CUDA

以下是一些CUDA编程中的常用语法和函数：核函数（KernelFunctions）：使用__global__修饰符定义，这种函数可以从主机（CPU）调用并在设备（GPU）上并行执行。

源代码分析·2025-04-01 03:09

NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总

NVIDIAGTC开发者社区WatchParty资料汇总以下是所有涉及到的工具中文解读汇总，希望可以帮到各位：1.CUDA编程模型开发者指南和最新功能解析专栏2.NVIDIAWarp：高性能GPU模拟与图形计算的

扫地的小何尚·2025-03-26 00:41

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。

己见明·2025-03-22 12:49

CUDA编程基础

一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。

清澜·2025-03-20 17:35

c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作

目录cub::BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库（CUDAUnBound）提供的一种用于GPU线程块内数据归约(一般完成所有数据规约需要两次规约)的高效工具。它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作，cub::BlockRe

FakeOccupational·2025-03-20 06:35

英伟达的ptx是什么？ptx在接近汇编语言的层级运行？

它是CUDA编程模型中，主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码，在编译过程中

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用

OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。一、版本匹配与环境配置CUDA与OpenCV版本兼容性‌OpenCV各版本对CUDA的支持存在差异，例如OpenCV4.5.4需搭配CUDA10.0‌2，而较新的OpenCV4.8.0需使用更高版本CUDA‌。需注意部分模块（如级联检测器）可能因CUDA版本更新而不再支持‌。‌OpenCV版本CUDA版本4.5.x‌推荐CUDA11.x及以下

byxdaz·2025-03-10 15:48

GPU编程实战指南01：CUDA编程极简手册

目录1.CUDA基础概念1.1线程层次结构1.2内存层次结构2.CUDA编程核心要素2.1核函数2.2内存管理2.3同步机制3.CUDA优化技巧3.1内存访问优化3.2共享内存使用3.3线程分配优化4.

anda0109·2025-03-09 09:20

高性能计算中如何优化内存管理？

例如，在CUDA编程中，可以使用内存池来管理GPU内存，从而提高内存访问效率。异构内存管理：在异构计算环境中（如CPU+GPU），采用统一内存管理（UnifiedMemory）或智能数据迁移策略，

·2025-03-04 22:52

cuda编程入门——并行归约(五)

CUDA编程入门—并行归约（数组求和为例）在并行计算中，归约（Reduction）是一种将多个数据通过特定操作（如求和、求最大值等）合并为单一结果的并行算法。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

cuda编程入门——并行性与异构性概念

CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。

我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:32

CUDA检测失败的解决方案

CUDA检测失败的解决方案在使用Python进行CUDA编程时，有时候会遇到"CUDAdetectionfailed"的错误信息。这个错误通常表示CUDA驱动程序无法正确地检测到CUDA设备。

HackDashX·2025-02-11 15:49

CUDA环境配置

本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算（HPC）并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网，上面许多文档写的都相当不错，比如CUDA编程指南、如何使用cuRand

波小澜·2025-02-10 00:29

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，

AI Player·2025-01-30 21:17

GPU编程与CUDA

CUDA编程并行计算整体流程从主机端申请内存，把内存部分的内容拷贝到设备端在设备端的核函数计算从设备端拷贝到主机端，并且释放内存显存主机端：cpu设备端：gpu核函数：在gpu上运行的函数CUDA内存模型

Nice_cool.·2025-01-30 21:17

GPU-CUDA编程学习(一)

Hello,CUDA最近在学习GUP编程，故此记录下学习进度。#include__global__voidmyfirstkernel(void){}intmain(void){myfirstkernel>>();printf("hello,CUDA!\n");return0;}不难看出CUDA代码基本上和ANSIC代码一样，只是增加了一些关键字来利用数据并行性global相当于声明函数在设备中运行

☞北海北☜·2025-01-30 21:45

cuda 线程调度

软件描述thread，block，grid，warp都是CUDA编程上

weiwei0319·2025-01-30 05:31

CUDA 编程入门（2）：CUDA 调度模型

参考：CUDA编程入门（2）：CUDA编程模型-知乎(zhihu.com)CUDA调度模型Block调度Block对应的物理硬件概念是SM，也就是说SM负责block中线程的执行，SM会为每个block

知识搬运工人·2024-09-12 02:33

【CUDA编程笔记】如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？

理解统一内存统一内存是CUDA编程模型的一个组件，它定义了一个所有处理器都可访问的单一连贯内存映像，允许数据在CPU和GPU之间透明迁移，无需显式复制。

qq2108462953·2024-08-26 23:26

ChatGPT引领的AI面试攻略系列：cuda和tensorRT

系列文章目录cuda和tensorRT（本文）AI全栈工程师文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.CUDA编程基础2.CUDA编程进阶3.性能优化4.TensorRT基础5.TensorRT进阶6.

梦想的理由·2024-03-05 12:04

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

CUDA编程学习笔记（三）

本篇记录学习cuda的执行模式，主要有几个方面的内容：理解jetsonnano上的gpu架构；理解线程束执行的本质；分支化与避免分支化；展开循环；其他；一、理解jetsonnano的gpu架构这块内容在上一篇笔记中有学习到一些，本篇就进行一个补充和复习。jetsonnano上的gpu是Maxwell架构的，整个gpu上面只有一个SM（流多处理器）。该SM上包含128个处理核心，这128个计算核心被

HHHANG___·2024-02-08 03:07

Cuda编程注意小事项

1、函数执行空间标识符用__global__修饰的函数称为核函数，般由主机调用,在设备中执行。如果使用动态并行，则也可以在核函数中调用自己或其他核函数。用__device__修饰的函数称为设备函数，只能被核函数或其他设备函数调用，在设备中执行。用__host__修饰的函数就是主机端的普通C++函数，在主机中被调用，在主机中执行。对于主机端的函数，该修饰符可省略。之所以提供这样一个修饰符，是因为有时

混元太极马保国·2024-02-07 08:26

【GPU】GPU CUDA 编程的基本原理是什么?

【GPU】GPUCUDA编程的基本原理是什么?

Hcoco_me·2024-01-28 16:44

【cuda编程】CUDA的运行方式以及grid、block结构关系

文章目录1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序1.2grid与block1.3dim类型定义2.CUDA的第一个程序3.CUDA线程的组织结构——grid与block关系1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序一般来说，一个cpu+gpu的程序运行如下所示：1.2grid与block从GPU至线程的关系依次为：显卡（GPU）->网格（grid）->线程块（block）->线程（thread）

非晚非晚·2024-01-28 05:49

CUDA编程- - GPU线程的理解 thread,block,grid - 再次学习

GPU线程的理解thread,block,grid一、从cpu多线程角度理解gpu多线程1、cpu多线程并行加速2、gpu多线程并行加速2.1、cpu线程与gpu线程的理解（核函数）2.1.1、第一步：编写核函数2.1.2、第二步：调用核函数（使用内核函数）2.1.3、第三步：编写CMakeLists&编译代码二、重要概念&与线程索引的直观理解2.1、重要概念2.2、dim3与启动内核2.3、如何

Nice_cool.·2024-01-28 05:17

CUDA笔记3

CUDA编程-入门、加法、乘法例子1：入门#include__global__voidhello_from_gpu(){constintbid=blockIdx.x;constinttid=threadIdx.x

tensor.shape·2024-01-25 15:01

【CUDA】零基础入门教程合集

本系列用于cuda编程的基础入门，详细介绍各种相关技术。这是系列连载的入口，还可以关注我的专栏CUDA编程。

prinTao·2024-01-17 14:51

CUDA动态并行

一、简介1.综述动态并行是CUDA编程模型的扩展，使CUDA内核能够直接在GPU上创建新工作并与其同步。在程序中任何需要的地方动态创建并行性都提供了令人兴奋的功能。

m0_46521579·2024-01-13 04:10

2.5 KERNEL FUNCTIONS AND THREADING

由于所有这些线程执行相同的代码，CUDA编程是众所周知的单程序多数据（SPMD）[Ata1998]并行编程风格的实例，这是一种大规模并行计算系统的流行编程风格。

王莽v2·2024-01-10 18:34

undefined reference to `cuInit‘

最近在入门学习cuda编程，刚开始编译cuda就报错，在此记录一下错误信息与解决方案。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:40

CUDA编程

第一个程序：用GPU输出HelloWorld写一个CUDAC程序步骤用专用扩展名.cu来创建一个源文件使用CUDAnvcc编译器来编译程序从命令行运行可执行文件，这个文件有可在GPU上运行的内核代码hello.cu#include"../common/common.h"#include/**AsimpleintroductiontoprogramminginCUDA.Thisprogramprin

兔子牙丫丫·2024-01-04 18:52

CUDA线程模型

了解如何组织线程是CUDA编程的一个关键部分。CUDA明确了线程层次抽象的概念以便于你组织线程。这是一个两层的线程层次结构，由线程块和线程块网格构成，如图2-5所示。CUDA可以组织三维的网格和块。