## CUDA编程都是C和Python
### 1. 流程概述
下面是实现CUDA编程的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------------------------------------------------------ |
| 步骤1 | 安装CUDA
原创
2023-08-30 15:22:11
113阅读
详解CUDA的第一个例程一、概述二、CDUA安装三、简单结构描述四、标准例子五、参考六 其他 一、概述使用CUDA编程的目的：在普通的加速手段(SIMD指令、C++多线程、OpenMP等)无法满足实际需求时，使用CUDA对算法运行的进行加速，以满足系统的实时性要求。举个例子：立体匹配算法、深度学习训练与测试、三维重建等。硬件需求：可以在官网上查到支持CUDA的显卡，以及显卡的运算能力。二、CDU
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2023-10-07 20:22:03
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//#include <iostream>//#include "device_launch_parameters.h"//#include "cuda_runtime.h"//#include <ctime>////clock_t start, end;////_
原创
2022-05-23 16:39:56
468阅读
gpu来了赶紧学习起来哦 买了带3060的笔记本后 又买了带双3080的服务器最近在学习CUDA，感觉看完就忘，于是这里写一
原创
2024-07-23 15:17:35
176阅读
# 用CUDA实现Python与C的高效并行计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，允许程序员使用C、C++和Fortran等编程语言撰写软件，使其能利用图形处理单元（GPU）中的强大计算能力。如今，结合Python和C的CUDA编程不仅提升了性能，而且简化了开发过程。本文章将带您深入了解如何在Python中
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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简述利用GPU显卡硬件，进行cuda C++编程，加速C++程序，适合高度并行计算的情况
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原创
2023-03-13 17:30:15
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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
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2024-08-12 10:54:18
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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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前 言2006年，NVIDIA公司发布了CUDA（http://docs.nvidia.com/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
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2024-08-28 22:48:15
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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
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2024-07-21 08:55:45
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目录1.什么是CUDA？2.适用设备:3.GPU的硬件结构4.CUDA的线程层次5.CUDA程序的编写6.CUDA线程索引7.实际编程7.1 向量相加7.2 图像亮度调整7.3 矩阵相乘7.4 卷积操作对图像进行模糊1.什么是CUDA？CUDACompute Unified Device ArchitectureCUDA C/C++基于C/C++的编程方法 支持异构编程的扩展方法 简单明了的API
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、
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2024-07-05 20:14:05
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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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第2章CUDA编程模型本章内容：写一个CUDA程序执行一个核函数用网格和线程块组织线程GPU性能测试CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，是在C语言基础上扩展的。借助于CUDA，你可以像编写C语言程序一样实现并行算法。你可以在NVIDIA的GPU平台上用CUDA为多种系统编写应用程序，范围从嵌入式设备、平板电脑、笔记本电脑、台式机、工作站到HPC集群（高性能计算集群）。熟悉C语言编程工具有助
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2024-04-30 21:50:06
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1、CUDA程序结构 CUDA程序是在主机或者设备上执行的函数的组合。不显示并行性的函数在CPU上执行，显示数据并行性的函数在GPU上执行，GPU在编译期间要隔离这些函数。CUDA代码基本上与C代码相同，只是添加了一些开发数据并行性所需的关键字。 ２、CUDA C中的双变量加法程序 编写一个将两个变 ...
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2021-09-10 21:17:00
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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
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2024-07-25 09:46:03
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