我正在尝试在CUDAC++代码上运行vector步长加法函数，但对于大小为5,000,000的大型float组，它的运行速度也比我的CPU版本慢。以下是我正在谈论的相关CUDA和cpu代码:#defineTHREADS_PER_BLOCK1024typedeffloatreal;__global__voidvectorStepAddKernel2(real*x,real*y,real*z,realalpha,realbeta,intsize,intxstep,intystep,intzstep){inti=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;if(i>>
在宇宙的浩瀚中，我们是微不足道的，但我们的思维却可以触及无尽的边界。 目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、🌎前言：二、🔖Anaconda安装三、🔖Pycharm安装四、🔖CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的cuda3、安装CUDA11.2 CUDAtoolkitDownload五、🔖Cudnn安装1、cuDNN下载2、Cudnn配置3、添加环境变量 六、🔖Pytorch安装1、pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装） 2、验证配置是否成功🥇Summary获取源码？私信？关注？点赞？收藏？
我开始编写一些CUDA代码，我想为内核中的两个变量执行与std::swap()等效的操作；它们在寄存器文件中(没有溢出，不在某些缓冲区中，等等)。假设我有以下设备代码:__device__foo(/*someargshere*/){/*etc.*/intx=/*valuev1*/;inty=/*valuev2*/;/*etc.*/swap(x,y);/*etc.*/}现在，我可以写templatevoidswap(T&a,T&b){Tc(a);a=b;b=c;}但我想知道-是否有一些内置的CUDA用于此功能？注意事项:是的，我希望它针对所有线程运行。不用管我是否有足够的寄存器。假设我有
目标是调用另一个文件中可用的设备函数，当我编译global内核时它显示以下错误*不支持外部调用(发现对_Z6GoldenSectionCUDA的非内联调用)*.有问题的代码(不是完整的代码，而是问题出现的地方)，猫规范.h#ifndefNORM_H_#defineNORM_H_#include__device__doubleinvcdf(doubleprob,doublemean,doublestddev);#endif猫规范.cu#include__device__doubleinvcdf(doubleprob,doublemean,doublestddev){return(mean
我想知道在CUDA中是否有将指向成员的指针传递给设备函数的方法。由于指针实际上只是相对于结构/类，它似乎没有任何理由不起作用，但我似乎无法编译代码。#includestructS{intF1;intF2;intF3;};__device__Sx;__global__voidinitialize_S(){x.F1=100;x.F2=200;x.F3=300;}__global__voidprint_S(intS::*m){printf("val:%d\n",x.*m);}intmain(){initialize_S>>();print_S>>(&S::F1);cudaDeviceSync
我正在尝试分配设备内存并将指针存储为全局变量。但是，当我尝试从内核访问内存时，我从cudaDeviceSynchronize()收到此错误:cudaErrorIllegalAddress。我检查了从cudaMalloc和cudaMemcpy返回的cudaStatus代码，它们都成功了。我希望下面的示例足够直截了当，足以说明我想做什么。基本上，我有大量示例数据，我希望所有内核都能从中读取这些数据，但我不想每次都必须将指针传递给内核调用。我正在使用Windows8x64，使用VisualStudio2012和nvcc(通过VS集成)编译代码。目标是x64调试可执行文件。我的设备是GTX78
我想在我的项目中清理CUDA内核的参数。现在，内核需要3个uint32_t数组，这导致代码非常难看:(id表示全局线程ID，valX是某个任意值)__global__voidsome_kernel(uint32_t*arr1,uint32_t*arr2,uint32_t*arr3){arr1[id]=val1;arr2[id]=val2;arr3[id]=val3;}我想用一个结构包围所有这些数组:typedefstructS{uint_32_tarr1,uint_32_tarr2,uint_32_tarr3,uint32_tsize}S;其中size表示结构中每个arrX的长度。我想
情况是这样的。我有一个运行while循环的线程block，当且仅当这些线程中的任何一个满足某些条件时，我才需要循环继续。为此，我使用一个共享变量作为继续标志，该标志在每次迭代开始时由线程#0清除，后跟__syncthreads()，并且可以由任何线程在迭代期间设置如果满足继续条件，则迭代。然后在下一次迭代的检查点之前再次调用__syncthreads()以确保线程同步。内核基本上是这样的:__global__voidfoo(void*data){__shared__intblockContinueFlag;do{if(threadIdx.x||threadIdx.y||threadId
有没有办法测量CUDA中某个内存指令或代码行的内存带宽？（NVPROF可以输出整个内核的内存带宽。）如果Clock（）函数是唯一的方法，那么计算带宽的方程式是什么？（汇总地址为每个{指令或代码行}除以（）差异吗？）我想查看某个指令或限制内存带宽的代码线。（例如，MSHR..）我有两个设备GTX980（Maxwell，SM_52）和P100（Pascal，SM_60），上面是X86_64BITSLinux系统。看答案一种可以提供一些见识的工具是Nsight工具中的指令级分析。它可以使您了解当SM“失速”（未能发布任何指示）时应归咎于哪一行。由于LD/ST指令没有阻止执行，因此您经常立即看到摊位下
我需要使用CUDA对矩阵(基本上是内存中一次浮点值的vector)的每个元素求平方根。矩阵维度不是已知的“先验”，可能会有所不同[2-20.000]。我在想:我可能会像这样使用(正如乔纳森在这里建议的那样)一个block维度:intthread_id=blockDim.x*block_id+threadIdx.x;并检查thread_id是否低于rows*columns...这非常简单直接。但是有什么特殊的性能原因为什么我应该使用两个(甚至三个)block网格维度来执行这样的计算(记住我毕竟有一个矩阵)而不是一个？我在考虑合并问题，比如让所有线程按顺序读取值
