以下为本人读CUDA 10.0的programming guide的读书笔记，部分为直接翻译重点内容。2.1 kernel Kernel函数是CUDA C拓展了C，使用户可以通过定义C函数来编写CUDA函数。 与只执行一次的C函数不同，如果kernel执行
内容出处：1. 前言这是一份简单的CUDA编程入门，主要参考英伟达的官方文档进行学习，本人也是刚开始学习，如有表述错误，还请指出。官方文档链接如下：An Even Easier Introduction to CUDA | NVIDIA Technical Blogdeveloper.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/本文先从一份简单的C+
安装前准备：1验证你的GPU是否支持cuda编程终端输入lspci | grep -i nvidia找出显卡型号，或者直接google，百度你的显卡，看一下显卡说明，是否支持cuda编程。2看一下你的操作系统是否支持uname -m && cat /etc/*release
不同操作系统的安装包是不同的，
安装包的 下载地址在
https://developer.nvidia.co
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2023-09-11 15:41:25
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CUDA是什么
CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创
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2024-04-05 12:32:28
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CUDA基本原理及概念本文主要包含如下内容： CUDA基本原理及概念IntroductionGPU Programming LanguagesMultidimensional GridsExampleRGB to Grayscale Conversion CodeExampleImage BlurringRegistersShared memoryGlobal memoryExample1D St
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 列出了所有支持 CUDA 的设备及其计算能力。可以使用运行时查询计算能力、多处理器数量、时钟频率、设备内存总量和其他属性（参见参考手册）。附录B 对C++扩展的详细描述B.1 函数执行空间说明符函数执行空间说明符表示函数是在主机上执行还是在设备上执行，以及它是可从主机调用还是从设备调用。B.1.1 __global___
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2024-05-20 12:13:56
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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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CUDA简介CUDA是英伟达开发的一种并行计算平台和编程模型，使用它可以让编程人员非常方便地利用GPU强大的算力。支持CUDA的GPU有数百个内核，可以同时运行数千个计算线程，这些内核拥有共享的资源，包括寄存器文件和共享内存，片上共享内存允许在这些内核上运行的并行任务共享数据而无需通过系统内存总线发送数据。CUDA基于以下设计目的进行开发：为标准编程语言（C/C++）提供一小组扩展支持并行算法的直
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2024-03-30 21:16:43
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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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环境安装和例程运行显卡主要有两家，ATI、NVIDIA，简称A卡和N卡。随着GPU计算能力的上升，采用GPU并行计算来加速的应用越来越多。Nvidia创立人之一，黄仁勋（Jen-Hsun Huang），美籍，中国台湾人，现为公司主席兼行政总裁。NVIDIA采用cuda框架实现并行计算，cuda是c语言的拓展集。ATI总部设在加拿大安大略省万锦。06年，被AMD收购。ATI有类似于cuda的框架，s
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2023-07-17 12:30:33
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概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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# 如何在 PyTorch 中指定 CUDA 设备
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它支持在 GPU 上进行高效计算。对于刚入行的小白，了解如何在 PyTorch 中指定 CUDA 设备是非常重要的。本文将一步步指导你如何实现这一目标。
## 流程概述
我们来查看整个过程中需要采取的步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
这一篇我们来使用CUDA写一个矩阵加法的小程序，实际上手一下。环境搭建笔者的测试环境是Ubuntu 16.04系统 + Titan XP显卡。CUDA Toolkit和显卡驱动的安装我就不赘述了，相信玩深度学习的各位都安装过。如果你不知道自己安装没安装过，但你用GPU跑过pytorch、tensorflow等框架的代码，那你也其实是安装过这些环境的，可以直接编译CUDA程序。CUDA代码文件后缀名
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言由于深度学习算法后续需要进行cuda加速，其中就涉及到了cuda编程。在此记录一下学习过程。一、cuda软件层面和硬件层面相关知识在这里只是简单的介绍一下，具体里面涉及到的共享内存、全局内存等其他博客都有很详细的介绍。从软件层面来讲，一个CUDA的平行化的程式会被以许多个thread来执行，数个thread会被群组成
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2024-09-27 07:24:49
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在阅读的过程中主要参考tornadomeet的博文，在这里表示感谢。同时在阅读的过程中也发现了其中的一些不足，在我的注释中会一一指出。由于本人能力有限，对源代码的理解还存在不足，比如usecache部分，还有weight的计算过程都没有进行深究。由于代码本身过长，所以会另外写一篇文章对代码进行分析。下面进入正题，首先是对HOGDescriptor结构体的声明部分进行简单的注释。
# CUDA编程在Java中的实现指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算架构，允许开发者使用C/C++等语言来利用NVIDIA显卡的强大计算能力。而在Java中使用CUDA稍有复杂，因为Java本身不直接支持CUDA。我们需要通过JNI（Java Native Interface）来实现Java与CUDA之间的桥接
项目所需临时接触qt和cuda编程，仅为个人纪录典型cuda执行流程1.分配host内存，并进行数据初始化； 2.分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 3.调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 4.将device上的运算结果拷贝到host上； 5.释放device和host上分配的内存。 第三步核函数最为重要，kernel是CUDA中一个重要的概念，ker
原创
2021-09-07 11:17:33
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如何在MFC中调用CUDA
有时候，我们需要在比较大的项目中调用CUDA，这就涉及到MFC+CUDA的环境配置问题，以矩阵相乘为例，在MFC中调用CUDA程序。我们参考罗振东（国防科学技术大学计算机学院）的方法。
环境： Windows 7 SP1 &n
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2024-05-25 14:43:19
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CUDA 介绍计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture CUDA），是一套并行计算平台和编程模型。支持英伟达的GPU 卡。CUDA 可以使用简单的编程API 在图形处理单元（GPU）上创建大规模并行应用程序。程序猿可以通过使用 CUDA C 和 C 艹 利用GPU 的性能加速应用程序。CUDA 编程就类似与C ，就是添加需要利用GPU 并行性的关键字
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2023-12-12 11:17:52
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