cuda runtime api.h

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cuda runtime api.h 相关的博客

CUDA实践指南（二十九）

额外的硬件数据： 计算能力没有描述某些硬件功能。 例如，主机和设备之间的内核执行与异步数据传输重叠的能力在大多数但不是所有具有计算能力1.1的GPU上均可用。 在这种情况下，请调用cudaGetDeviceProperties（）来确定设备是否具备某种功能。
night李 6年前 1336

CUDA编程（二） CUDA初始化与核函数

CUDA编程（二） CUDA初始化与核函数 CUDA初始化 在上一次中已经说过了，CUDA安装成功之后，新建一个工程还是十分简单的，直接在新建项目的时候选择NVIDIA CUDA项目就可以了，我们先新建一个MyCudaTest 工程，删掉自带的示例kerne
mingchaosun 8年前 4573

CUDA学习（六十五）

工具包支持动态并行： 在CUDA代码中包含设备运行时API： 与主机端运行时API类似，CUDA设备运行时API的原型在程序编译期间自动包含在内。 没有必要明确包含cuda_device_runtime_api.h。 编译和链接： 在使用nvcc编译时，CU
night李 6年前 1898

CUDA学习（十二）

流： 应用程序通过流管理上述并发操作。 流是按顺序执行的一系列命令（可能由不同的主机线程发出）。 另一方面，不同的流可以相对于彼此或同时地不按顺序执行它们的命令; 这种行为是不能保证的，因此不应该依赖于正确性（例如，内核间通信是未定义的） 流的创造和销毁：
night李 6年前 1186

CUDA入门（二）cuda编程的基本知识与第一个cuda程序

多首先，先来了解一下GPU与CPU的区别，如图 可以看到CPU（Central Processing Unit，中央处理单元），由Control（控制台），ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑计算单元），Cache（高速缓存），而GPU（
night李 8年前 3047

CUDA入门（七）流

程序通过流来管理并发，每个流按顺序执行操作，不同流之间可能并行也可能乱序执行。流的作用是使一个流的计算与另一个流的传输同时进行，能有效提高对GPU的利用率。 流的定义方法，是创建一个cudaStream_t对象，并在启动内核和进行memcpy时将该对象作为参
night李 8年前 1036

CUDA编程（六）进一步并行

CUDA编程（六） 进一步并行 在之前我们使用Thread完成了简单的并行加速，虽然我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升，但是根据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够，在上一篇博客中给大家介绍了一个访存方面非常重要的优化，我们通过使用连续的内存存取模
mingchaosun 8年前 1505

CUDA编程（五）关注内存的存取模式

CUDA编程（五） 关注内存的存取模式 上一篇博客我们使用Thread完成了简单的并行加速，虽然我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升，但是根据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够， 除了通过Block继续提高线程数量来优化性能，这次想给大家先介绍一个
mingchaosun 8年前 1680

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