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cuda编程话题已于 2025-06-20 00:51:09 更新
CUDA编程:stream和Concurrency初探(十) CUDA编程中，关于stream和Concurrency的初步理解如下：1. CUDA程序的并发性 kernel level concurrency：指一个任务由GPU上的多个线程并行执行，旨在最大化单个任务的计算效率。 grid level concurrency：指多个任务同时在GPU上执行，通过并行执行多个任务来充分利用GPU的计算资源。2. Stream的概念 Stream用于在...
【CUDA编程】CUDA 环境变量说明 CUDA_LAUNCH_BLOCKING控制程序运行时是否禁用异步启动模式，设置为1禁用异步模式，等待Kernel执行完毕再继续。CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS限制主机并行连接设备的数量（计算能力不小于3.5），默认值为8，避免多流任务资源竞争。CUDA_AUTO_BOOST启用GPU自动增强模式，根据功率、热量和利用率允许情况下提高性能。4...
CUDA编程概述 CUDA编程概述：定义：CUDA是由NVIDIA打造的并行计算平台，它充分利用图形处理单元的强大并行处理能力，尤其在深度学习领域，为高性能计算开辟了新纪元。核心架构：CUDA结合了异构计算架构，通过PCIe高速通道，实现CPU与GPU的协同工作。CPU作为主机代码，负责指挥和引导GPU设备执行繁重的计算任务。编程结构：Host：...
在CUDA中，stream操作分为同步和异步两种类型。同步stream操作会阻塞CPU进程，直至任务完成，而异步操作则在唤醒函数后立刻将控制权交给CPU。这种设计为CUDA提供了强大的并发执行能力，同时通过合理规划stream使用，能够优化GPU的资源利用，提升程序效率。在实际编程中，stream的管理至关重要。开发人员可以通过显...
CUDA编程:stream和Concurrency初探(十) CUDA程序的并发性主要分为两种：一种是kernel level concurrency，即一个任务由GPU上的多个线程并行执行；另一种是grid level concurrency，即多个任务同时在GPU上执行。这样的设计旨在最大化计算资源的利用。在实现多个任务并行执行时，可能会遇到一个挑战：后续任务可能依赖于前面任务的结果。如果这些任务在...
CUDA编程要素包括定义基本函数执行单元kernel，线程块内存模型，以及线程索引和线程ID的关系。使用CUDA C++定义的kernel在调用时由N个不同的CUDA线程并行执行N次。线程块尺寸、线程总数、线程块标识、线程块尺寸等可在内核中访问。使用PyTorch自定义CUDA算子需实现算子构建、封装与调用方法。构建算子的关键步骤...
通过本教程的学习，您将踏入 CUDA 编程的门槛，掌握加速自己深度学习模型的技巧。CUDA 简介GPU（图形处理器）相对于 CPU（中央处理器），以其多核架构实现并行计算，如同宽阔的道路允许大量车辆同时行驶。以 NVIDIA RTX 3090 为例，核心数高达 10496，而现代顶级 CPU 核心数通常不超过 32。正确设计并行化...
上文介绍cuda软件编程基础，本篇将探索Tiling技术，以优化GPU并行计算性能。Tiling技术目标是减少设备内存访问次数，降低延迟。以矩阵乘法为例，展示Tiling的实现。实现矩阵乘法时，两个矩阵需加载至设备内存。通常情况下，设备内存访问速度最慢，但容量大。为提高性能，考虑将数据加载到每个线程块的共享内存中...
原因如下：1、特定行业需求：CUDA主要用于加速计算密集型任务，如科学计算、深度学习、图像处理等领域。目标行业和公司并不涉及这些领域，那么对CUDA编程的需求较低。2、竞争压力：由于CUDA是一个相对专业的领域，竞争对手相对较少。意味着雇主在招聘时更挑剔，对候选人的要求也更高。3、综合技能：除了CUDA...
在深入了解GPU底层前，建议直接尝试一个编程小例子，学习正反馈更强。一个典型的CUDA程序实现流程如下：首先，内存管理是关键，使用`cudaMalloc`函数类似C语言的`malloc`，还有其他内存管理函数如`cudaMemcpy`。`cudaMemcpy`是同步执行的，这意味着CPU会等待内存复制操作完成后再继续执行，这通常会占据大量...
