gpu编程话题讨论。解读gpu编程知识，想了解学习gpu编程，请参与gpu编程话题讨论。
gpu编程话题已于 2025-08-18 00:44:05 更新
可以用笔记本电脑的gpu编程吗 不可以。GPU没有可编程性。现在GPU用于通用计算方面，都要用一个平台将代码转换为GPU能识别的矢量流，这也就是Nvidia的CUDA平台最主要的功能。所以，GPU编程简单来说就是用高级语言编写运算语句，再放进CUDA，扔给GPU计算。编程是编定程序的中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定...
GPU编程9:共享内存1→分配与配置 共享内存在GPU编程中的分配与配置主要包括以下方面：共享内存的作用：弥补全局内存缺陷：通过引入共享内存，程序能够实现数据流的理顺，使之合并，从而提高全局内存的使用效率。提高并行效率：允许同一线程块内的所有线程共享一个小型低延迟内存池，有助于减少全局内存的带宽消耗，提高数据重用性。共享内存的配置...
GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置 GPU编程3：CUDA环境安装和IDE配置 CUDA环境安装：下载显卡驱动：根据显卡型号，从NVIDIA官方网站下载相应驱动。阻止或卸载nouveau驱动：Nouveau是一个开源的NVIDIA显卡驱动，在安装NVIDIA官方驱动前需要阻止或卸载它。安装NVIDIA驱动：通过控制台进入文本界面，按照步骤安装NVIDIA驱动。可能需要调整引导运行级别，以便...
高性能计算⚡️笔记(3/3)GPU篇/CUDA 异步编程：使用stream + async memcpy模式，相比同步和顺序执行的代码，通过异步API加上streams或队列的数据结构使程序异步化，节省同步拷贝时的等待时间开销，预期会有非常大的性能提升。基于指令的GPU编程Directive-based模式：类似OpenMP的类注释+源代码方式利用GPU，简单灵活，无需考虑底层逻辑或操作。基于Py...
何为显卡、GPU和CUDA? CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种GPU编程库，旨在使NVIDIA的GPU能够方便地用于通用计算，而不仅仅局限于图形处理。CUDA允许开发者使用C、C++、Python等常见编程语言来利用GPU的强大并行计算能力，从而加速各种计算任务的执行。在CUDA中，CPU作为主机，GPU作为设备。开发者可以将计算...
GPU编程8:全局内存3.1→对齐与合并访问 GPU编程中，全局内存的对齐与合并访问是优化性能的关键手段。以下是关于这两个概念的详细解释：1. 对齐内存访问 定义：对齐内存访问意味着设备内存事务的第一个地址是事务缓存粒度的偶数倍。 目的：实现高效的内存访问，避免带宽浪费。 影响：非对齐访问可能导致额外的内存访问周期，从而降低性能。2. 合并...
GPU编程9:共享内存2→存储体和访问模式 GPU编程中，关于共享内存的存储体和访问模式，以下是需要理解的关键点：存储体结构：划分：每个GPU的共享内存被划分为32个相同大小的存储体。优化访问：每个存储体对应线程束中的一个线程，以实现并行访问的优化。当所有线程分别访问不同存储体时，性能最佳。存储体冲突：定义：当多个线程访问同一存储体时，...
GPU编程和流式多处理器(四) GPU编程和流式多处理器（四）GPU计算的核心是单精度浮点支持，GPU在此数据类型上提供高性能，支持IEEE标准操作和非标准操作。单精度浮点值与32位整数在同一寄存器文件中保存，强制转换免费。加法、乘法和乘加指令由编译器自动处理，__fadd_rn（）、__fmul_rn（）可以用于抑制融合和乘法操作进入乘加指令...
GPU编程9:共享内存3→线程同步和数据布局 在GPU编程中，关于共享内存、线程同步和数据布局，以下是关键要点：线程同步：障碍：CUDA中的__syncthreads函数用于块内线程同步，确保所有线程在特定点上等待，直到所有线程都到达该点。内存栅栏：用于确保内存修改的可见性，防止由于GPU弱排序内存模型导致的执行顺序错误。内存栅栏有不同级别，如块级、网格级...
CUDA C实践---GPU高性能编程--V001 CUDA C实践—GPU高性能编程的关键点如下：CUDA架构的作用：CUDA架构为GPU高性能计算提供了一种全新的编程方式。它允许开发人员通过CUDA C对GPU进行编程，将计算问题转化为GPU可执行的并行计算任务。CUDA C的基础：CUDA C是对标准C语言的简单扩展，使得学习和使用变得容易。在开发环境中，Linux环境下...
