c++ cuda 예제

Posted by | august 02, 2019 | Ikke-kategoriseret | No Comments

엔비디아/cuda 샘플에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 해당 플랫폼에 대한 CUDA 툴킷 10.1을 다운로드하여 설치하십시오. cuda 툴킷의 시스템 요구 사항 및 설치 지침은 Linux 설치 가이드, Windows 설치 가이드 및 Mac 설치 가이드를 참조하십시오. CUDA에 대한 자주 묻는 질문에 대한 답변은 http://developer.nvidia.com/cuda-faq 및 CUDA 툴킷 릴리스 노트에서 찾을 수 있습니다. SMS =”A B …” – 샘플이 빌드될 SM 아키텍처를 재정의하고 여기서 “A B …” SM 아키텍처의 공간 구분 목록입니다. 예를 들어 SM 50 및 SM 60에 대한 SASS를 생성하려면 SMS=”50 60″을 사용합니다. 첫 번째 연습에서는 hello 월드를 예로 사용하여 vector_add.c를 CUDA 프로그램 vector_add.cu로 변환합니다. 작업이 완료되면 할당된 메모리를 해제해야 합니다. cudaMalloc()로 할당된 장치 메모리의 경우 cudaFree()를 호출하기만 하면 됩니다. 호스트 메모리의 경우 평소와 같이 free()를 사용합니다. 커널이 호출되면 해당 실행 구성은 <<> 구문(예: cuda_hello<>)을 통해 제공됩니다. CUDA 용어에서 이를 “커널 시작”이라고 합니다. 이 자습서 02의 나중에 매개 변수(1,1)에 대해 설명합니다.

TARGET_ARCH= – 특정 아키텍처를 대상으로 하는 교차 컴파일입니다. 허용된 아키텍처는 x86_64, ppc64le, armv7l, aarch64입니다. 기본적으로 TARGET_ARCH는 HOST_ARCH로 설정됩니다. x86_64 컴퓨터에서 TARGET_ARCH를 설정하지 않는 것은 TARGET_ARCH=x86_64를 설정하는 것과 같습니다. $ TARGET_ARCH = x86_64 $ 하게 TARGET_ARCH = ppc64le $ TARGET_ARCH = armv7l $ TARGET_ARCH = aarch64 cuda 샘플의 크로스 플랫폼 컴파일에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. 한 가지 더 : CUDA 커널이 시작되어 호출 CPU 스레드를 차단하지 않기 때문에 커널이 결과에 액세스하기 전에 커널이 완료 될 때까지 기다려야합니다. 이렇게하려면 CPU에서 최종 오류 검사를수행하기 전에 cudaDeviceSynchronize ()를 호출합니다. 다음은 Tesla M2050 cudaMalloc()의 예제 프로파일링 결과로 장치 메모리에 크기 수의 메모리를 할당하고 장치 포인터 devPtr을 할당된 메모리로 업데이트합니다. cudaFree() 는 장치 포인터 devPtr이 가리키는 장치 메모리 영역을 할당 합니다. 그들은 malloc () 및 free () C에서 각각 GPU에서 계산하려면 GPU에서 액세스 할 수있는 메모리를 할당해야합니다.

CUDA의 통합 메모리를 사용하면 시스템의 모든 GPU와 CPU에서 액세스할 수 있는 단일 메모리 공간을 쉽게 사용할 수 있습니다. 통합 메모리에 데이터를 할당하려면 호스트(CPU) 코드 또는 장치(GPU) 코드에서 액세스할 수 있는 포인터를 반환하는 cudaMallocManaged()를 호출합니다. 데이터를 확보하려면 포인터를 cudaFree()로 전달하면 됩니다. 포인터 x와 y는 일반적인 방식으로 malloc으로 할당된 호스트 배열을 가리키며, d_x 및 d_y 배열은 CUDA 런타임 API에서 cudaMalloc 함수로 할당된 장치 배열을 가리킵니다. CUDA의 호스트와 장치에는 별도의 메모리 공간이 있으며, 둘 다 호스트 코드에서 관리할 수 있습니다(CUDA C 커널은 이를 지원하는 장치에 장치 메모리를 할당할 수도 있음). C와 CUDA 구현의 주요 차이점은 __global__ 지정자 및 <<> 구문입니다. __global__ 지정기는 장치(GPU)에서 실행되는 함수를 나타냅니다. 이러한 함수는 호스트 코드(예: 예제의 main() 함수를 통해 호출될 수 있으며 “커널”이라고도 합니다. 그럼이것은 편리합니다. 최소한의 CUDA 예제에 대 한 웹 검색을 수행 하 고 내 자신의 예제를 찾을.

여전히 컴파일하고 너무 실행 🙂 함수는 src에서 dst까지 크기 수의 메모리를 복사합니다. 종류는 방향을 나타냅니다.