3.项目生生成成功 .cu文件就是跑在GPU上面的文件。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
所有的CUDA API返回值都是CUDA中定义的一个错误代码,这种返回值的方式也是我们在写程序中经常用到的。这也意味着我们如果想得到某个结果,只能通过参数引用的方式,而我们定义的dev_a本来就是指针,又加了个&,所以前面是两个*。
有人在论坛提交了一个问题: 楼主编写了一个核函数A和输入数据缓冲区p1,p1为全局内存,采用如下方式定义: cufftComplex * p1; 并用cudaMalloc函数为缓冲区分配了一片显存空间。 cudaMalloc((void**)&p1, sizeof(cufftComplex)*L1); 在核函数A中,对p1做了一个简单的赋值。 __global__ void A(cufftComplex * input_buf,cufftComplex * Out_Buf)
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
CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了。 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二维数
上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间,以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现,也就是推算所谓的内存带宽,博客的最后我们计算了在GPU上单线程计算立方和的程序的内存带宽,发现其内存带宽的表现是十分糟糕的,其所使用的内存带宽大概只有 5M/s,而像GeForce 8800GTX这样比较老的显卡,也具有超过50GB/s 的内存带宽 。
CUDA逻辑模型是异构模型, 需要CPU和GPU协同工作. 在CUDA中, host和device是两个重要概念, host是指CPU及其内存, device是指GPU及其内存. 典型的CUDA程序的执行流程如下:
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第91天,我们正在讲解Unified Memory Programming,希望在接下来的10天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短,进而加速产品的迭代过程。同时,这也表示在进行单一模型训练时,所需的资源将会减少。简而言之,我们追求的是效率。
为了我们获得并行能力,需要做一些配置CIA可以,这个配置在内核启动中写。它们指定了Grid中块的数量,和每一个块中线程的数量。每个快上面有512或者1024个线程。
CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。
一个kernel结构如下:Kernel<<>>(param1, param2, …)
在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择。还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导。个人能力所及,错误难免,欢迎讨论。
目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题。 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。 2 VS2010这个没什么说的了,网上各种的免费资源,下载一个不需要钱的就行。 3 Cuda的安装:(win7版32bit) 安装cuda 3.1 cuda的安装
GPU支持大规模的并行加速运算,胜在量上,CPU处理大量的并行运算显得力不从心,它是胜在逻辑上。利用显卡加速的应用越来越多,但如果说GPU即将或最终将替代CPU还有点言过其实,二者最终将优势互补,各尽所能。
Problem set 1 // Homework 1 // Color to Greyscale Conversion //A common way to represent color images is known as RGBA - the color //is specified by how much Red, Green, and Blue is in it. //The 'A' stands for Alpha and is used for transparency; it will
调用GPU的本质其实是调用CUDA的dll 如果你对CUDA编程不熟悉,可以参考CUDA并行编程概述 生成CUDA dll 调用显卡的方法是调用CUDA的dll,因此首先要使用CUDA生成dll 下面是示例CUDA代码 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; __global__ void
这是一个小实验,在于验证GPU上使用零拷贝内存和页锁定内存的性能差别。使用的是点积计算,数据量在100M左右。实验步骤很简单,分别在主机上开辟普通内存,页锁定内存以及进行零拷贝内存的操作,看三者哪个完
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第75天,我们正在讲解CUDA 动态并行,希望在接下来的25天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
当前,提到深度学习,我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。但它们强大的并行处理能力,使得它们在深度学习等更广泛的领域中也发挥了重要作用。
当使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)进行并行计算时,我们可以利用GPU(图形处理器)的强大性能来加速各种应用程序。
说实话,之前我在笔记本上都一直都是只有一块N卡,所以没有过多关注过这个问题。然而昨天有个人问我,TensorRT怎么在多个GPU中指定模型推理GPU设备?我查了一下,发现官方有几个不同的解决方案,个人总结了一下,主要的做法有两种。
随机数生成有两种方法,一种是主机上生成拷贝到设备上,另一种是直接主机上调用,在设备上生成:下面就是关于这两种方法的速度测试: int main(){ clock_t start,finish; int *d_data; int m = 1000; CUDA_CALL(cudaMalloc((void **)&d_data, m*sizeof(int))); int rand1[1000]; start = clock(); memset(ra
在前面的一篇文章中,我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组,有没有办法可以直接实现呢?可能过程会稍微有一点麻烦,因为我们需要在Host和Device之间来回的转换,需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc和cudaMemcpy函数,以下做一个完整的介绍。
TensorCore是一个硬件概念,主要是用于加速矩阵乘操作运算(我们也叫MMA,Matrix Multiply Add),执行的是:
该文介绍了利用卷积核对图像进行处理的一种方法,包括其原理、实现步骤和代码示例。
CUDA共享内存使用示例如下:参考教材《GPU高性能编程CUDA实战》。P54-P65 教材下载地址:http://download.csdn.net/download/yizhaoyanbo/10150300。 如果没有下载分可以评论区留下邮箱,我发你。 1 #include <cuda.h> 2 #include <cuda_runtime.h> 3 #include <device_launch_parameters.h> 4 #include <device_functions.h> 5
GPU在管理线程的时候是以block为单元调度到SM上执行,每个block中以warp作为一次执行的单位,每个warp包括32个线程。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第68天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的32天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,也可以把GPU看成是CPU的协处理器,因此当在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device),如下图所示。
一、传统的提高计算速度的方法 faster clocks (设置更快的时钟) more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的工作) more processors(更多处理器) 二、CPU & GPU CPU更加侧重执行时间,做到延时小 GPU则侧重吞吐量,能够执行大量的计算 更形象的理解就是假如我们载一群人去北京,CPU就像那种敞篷跑车一样速度贼快,但是一次只能坐两个人,而GPU就像是大巴车一样,虽然可能速度不如跑车,但是一次能载超多人。 总结起来相比于CPU,GPU有
如果所有机器学习工程师都想要一样东西,那就是更快的模型训练——也许在良好的测试指标之后
Dynamic global memory allocation and operations are only supported by devices of compute capability 2.x and higher.
没想到我2010年买的笔记本显卡GT330M 竟然还能跑CUDA,果断小试了一把,环境为CUDA6.5+VS2012,写了一个积分图实现均值滤波。类似于OpenCV的blur()函数。 使用lena.
在进行CUDA编程时,需要利用计时方法查看程序运行速度。 首先给出头文件 gputimer.h #ifndef __GPU_TIMER_H__ #define __GPU_TIMER_H__ struct GpuTimer { cudaEvent_t start; cudaEvent_t stop; GpuTimer() { cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop); } ~GpuTimer() { cudaEvent
写在最前 这本书是2011年出版的,按照计算机的发展速度来说已经算是上古书籍了,不过由于其简单易懂,仍旧被推荐为入门神书。先上封面: 由于书比较老,而且由于学习的目的不同,这里只介绍了基础
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念,这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT(Single Instruction Multiple Thread)架构 CUDA架构基于SIMT模型,这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位,而线程被组织成线程块(Thread Block),进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法,充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程(Threads): 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块(Thread Blocks): 一组线程,它们共享一些资源,如共享内存,并作为一个单元被调度。 - 网格(Grid): 包含多个线程块,形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问,但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享,访问速度快,常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储,每个线程独有,但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步(Barrier Synchronization) 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续,保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构(ISA) CUDA提供了专门的指令集,允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化,支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序,通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数(核函数,kernel functions)。核函数会在GPU上并行执行,而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库,如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库(如cuFFT, cuBLAS)、深度学习库(如cuDNN)等,为开发者提供了完整的开发环境。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说cuda教程[新手入门学编程],希望能够帮助大家进步!!!
在使用CUDA加速库时,特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时,有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中,我们将深入探讨这个错误的原因,并给出解决方法。
假如我们当前的显存分配如上图所示,假设当前想分配 800MB 显存,虽然空闲的总显存有 1000MB,但是上方图的空闲显存由地址不连续的两个 500MB 的块组成,不够分配这 800MB 显存;而下方的图中,如果两个 500MB 的空闲块地址连续,就可以通过显存碎片的整理组成一个 1000MB 的整块,足够分配 800MB。上方图的这种情况就被称为显存碎片化。
近日,PyTorch 核心开发者和 FAIR 研究者 Zachary DeVito 创建了一个新工具(添加实验性 API),通过生成和可视化内存快照(memory snapshot)来可视化 GPU 内存的分配状态。这些内存快照记录了内存分配的堆栈跟踪以及内存在缓存分配器状态中的位置。
首先,你需要从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。确保选择与你的GPU兼容的版本,以及适合Windows操作系统的版本。下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
当我们在使用NVIDIA GPU Computing Toolkit的CUDA进行编译时,有时会遇到以下错误消息:
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而,在使用CUDA进行开发时,有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因,以及如何解决它。
#include "cuda_runtime.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <memory.h> __global__ static void kernel(int *d_int){ int i; int x = threadIdx.y; for(i=0;i<3;i++){ d_int[i*4 + x] = i; } } int main(){
malloc这种函数,玩C的C++的,都不陌生。这里cudaMalloc就是同样的用法,记得这种函数是对偶使用,需要记得释放内存。
Hello,2020年底我安装配置好了TensorRT7,写了一篇文章总结了在Widnows10系统中如何配置与运行代码实现TensorRT开发环境的搭建。文章中详细介绍了配置的流程与步骤,文章的链接如下:
虽然GPU对深度学习计算有普遍明显的加速作用,但其显存也是有限的(如V100的最大显存值也仅有32G),而深度学习模型的训练和推理往往需要大量的显存,用来支持更大的模型和更大的batch size。如何更高效地利用GPU显存,在一张卡或一台机器上同时承载更多的训练和预测任务,让有限的显存支持多个开发者同时进行实验,执行各自的任务呢?
由于没有使用profiler,仅仅通过简单的传输函数测试,如下测试了10000个点,1000000个点,100000000个点的速度: 均按时钟周期来计时,通过MAX调整数据 int main(){ clock_t start,finish; int *d_data,*h_data; h_data = (int *)calloc(MAX, sizeof(int)); memset(h_data,0,MAX*sizeof(int)); cudaMalloc((void
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