前提是电脑的显卡支持CUDA,N卡一般是支持的,如果是A卡就没办法了.主要针对Windows环境,Linux和Mac也有相应的安装包.CUDA环境搭建:Step1:安装代码环境VS2010:Step2:更新Nvidia驱动:Step3:安装CUDA toolkit:Step3:安装gpu computing sdk;Step1~Step3相关软件包可以在NVIDIA社区下载,Step4:检测是否安装成功Step4.1:进入安装路径:C:\ProgramData\NVIDIA Corporatio…

1.Nvidia为什么引入CUDA最近实验室已经有不少豪在入手本本了,因为学霸居多,所以大家一般都会说对显卡要求不高,不玩大型游戏,只是CPU不能差,Intel I7.3G的主频…… 其 实现在CPU的时钟频率4GHz已经基本极限了,在这个极限点上,CPU会产生大量的热量,产生热量的原因是随着时钟频率的提升,电力功耗增大.事实上, 在电压不变的情况下,一个CPU的电力功耗大约是它时钟频率的3次方,更糟糕的是,如果CPU产生的热量增加,那么即使时钟频率不变,根据硅材质的特 点,CPU的功耗也会进一…

开始学CUDA 先写一个简单的 #include<iostream>__global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b;}int main(){ int c; int * dev_c; cudaMalloc((void**)&dev_c,sizeof(int));//在显存开辟空间 add<<<1,1>>>(10,11,dev_c);//为函数分配一个block,每个block分配一个线程…

最近在学cuda ,找了好久入门的教程,感觉入门这个教程比较好,网上买的书基本都是在掌握基础后才能看懂,所以在这里记录一下.百度文库下载,所以不知道原作者是谁,向其致敬! 文章目录 1. CUDA是什么 2. 64位Ubuntu12.04安装CUDA5.5 3. 对CUDA C的个人懵懂感觉 4. 主要概念与名称 4.1. 主机 4.2. 设备 4.3. 线程(Thread) 4.4. 线程块(Block) 4.5. 线程格(Grid) 4.6. 线程束 4.7. 核函数(Kernel) 4.8…

前言 对,这是一个高大上的技术,终于要做老崔当年做过的事情了,生活很传奇. 一.主流 GPU 编程接口 1. CUDA 是英伟达公司推出的,专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口.文档资料很齐全,几乎适用于所有 N 卡. 本专栏讲述的 GPU 编程技术均基于此接口. 2. Open CL 开源的 GPU 编程接口,使用范围最广,几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA,其掌握较难一些,建议先学 CUDA,在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松. 3. DirectCompute…

前言 本文通过介绍 GPU 编程技术的发展历程,让大家初步地了解 GPU 编程,走进 GPU 编程的世界. 冯诺依曼计算机架构的瓶颈 曾经,几乎所有的处理器都是以冯诺依曼计算机架构为基础的.该系统架构简单来说就是处理器从存储器中不断取指,解码,执行. 但如今这种系统架构遇到了瓶颈:内存的读写速度跟不上 CPU 时钟频率.具有此特征的系统被称为内存受限型系统,目前的绝大多数计算机系统都属于此类型. 为了解决此问题,传统解决方案是使用缓存技术.通过给 CPU 设立多级缓存,能大大地降低存储系统的压力…

2017年11月22日00:25:54 对lib下面的TH的大致结构基本上理解了,我阅读pytorch底层代码的目的是为了知道 python层面那个_C模块是个什么东西,底层完全黑箱的话对于理解pytorch的优缺点太欠缺了. 看到 TH 的 Tensor 结构体定义中offset等变量时不甚理解,然后搜到个大牛的博客,下面是第一篇: 从零开始山寨Caffe·零:必先利其器 快速浏览了一下这个系列,看的压力山大... 大致理解是offset是为了让Tensor在内存中线性化存储,计算和传输成本低…

在Linux上安装驱动,这事情多半是跑CUDA程序的人才会搞的,多年前学CUDA时为这一步骤头疼的很,现如今已经比较熟悉了,今日给出一些记录. 首先,在NVIDIA官方网站上找到驱动下载页面: https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 查询到可以使用的驱动版本,如下: BETA版过新,稳定性尚未可知,选择非beta版本的最新版驱动,即 415.27版本. 下载链接页面: https://www.nvidia.cn/download/driv…

来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下…

一边学习一边记录(本文中英结合,专业名词统统不翻译) 在CUDA里,host和devices有不同的记忆体空间. 首先呢,CUDA的memory有很多种类啦 1. Global memory 2. Constant memory 这两种memory可以由CPU上运行的函数呼叫读写. Global memory 这个,学过一点点CUDA的都知道,一般说device memory  指的就是它, Constant memory 有低延迟,高带宽,但是device只能读它不能写它,并且所有线程可以同时…