CUDA 一些网站

最新推荐文章于 2024-09-27 07:10:03 发布
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分类专栏： CUDA 数学 文章标签： cuda nvidia cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OpenHero/article/details/2246907
一些优质的资源与网址，帮助你系统性地学习 CUDA 开发
qq_38334677的博客
10-01 159
CUDA 加速开发涉及并行计算、GPU 编程等，学习起来相对复杂。
qtcreator 中添加cuda windows
02-26
访问NVIDIA官方网站下载适用于Windows的CUDA Toolkit，并按提示进行安装。在安装过程中，选择“自定义安装”以确保安装了所有需要的组件，特别是nvcc编译器、驱动程序API和CUDA库。 其次，安装合适的GPU驱动也是不...
CUDA 学习网站
OpenHero 开勇
04-03 5987
http://heresy.spaces.live.com/blog/cns!E0070FB8ECF9015F!3114.entry參考資料整理： CUDA ZonenVidia CUDA 目前的官方網站 Programming Guide CUDA Programming Guide 1.0
学习cuda的网站
小人物的专栏
04-20 548
http://cuda.it168.com/ 论坛HPC BBS论坛
关于cuda的下载官网
m0_61015717的博客
08-28 2648
cuda下载官网
CUDA、pytorch安装网站
qq_41327049的博客
03-20 240
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://pytorch.org/get-started/locally/
cuda-bitonic-sorting:Bitonic Sorting Cuda C++ 和一些额外的
06-14
在CUDA（Compute Unified Device Architecture）环境下，这种排序方法被广泛应用于大数据量的处理任务，因为CUDA提供了对GPU硬件的直接编程接口，可以充分利用其海量的流处理器（CUDA Cores）进行高速计算。...
Cuda118和125版本安装包.docx
07-05
此外，还引入了一些新的编程模型和技术，例如支持新的数学库、内存管理和编译器优化等。 #### 三、CUDNN 简介 CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由 NVIDIA 开发的一个深度神经网络库，旨在提供高性能的...
cuda:包含为支持 NVIDIA CUDA 的 GPU 开发的一些基本源代码
07-10
在这个名为"cuda:包含为支持 NVIDIA CUDA 的 GPU 开发的一些基本源代码"的压缩包中，我们很可能是找到了CUDA开发的基础源代码，这对于学习和理解CUDA编程至关重要。 CUDA的核心组件包括CUDA C/C++编程语言、CUDA...
cuda10.2安装说明
03-11
此外，也可以运行一些简单的CUDA程序，如NVIDIA提供的GPU计算示例代码，来测试是否能够正常运行CUDA程序。 在安装和配置过程中，用户可能会遇到各种问题，比如路径问题、驱动问题、版本不兼容等。在安装文档中特别...
cuda与cudnn网址
m0_52122736的博客
05-02 446
cuda地址 cudnn添加链接描述
CUDA各版本网址、CUDNN各版本网、以及对应关系
w903414的博客
11-04 7154
CUDA网址：CUDA CUDNN网址：CUDNN
cuda、cudnn下载地址
一点痕迹
09-03 4561
cuda网址： https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive cudnn网址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
NVIDIA 驱动和CUDA下载官网地址
热门推荐
qq_36265860的博客
08-17 2万+
NVIDIACUDA下载官网地址： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
CUDA学习网址推荐
lien0906的专栏
03-10 864
http://blog.youkuaiyun.com/bendanban/article/category/805388
轻量应用服务器写cuda,基于WEB的GPU服务平台的实现
weixin_34901243的博客
07-31 483
摘要：GPU(Graphic Processing Unit)通用计算技术是近年来出现的一种新的、很有发展潜力的并行计算技术。利用GPU通用计算技术可以完成大规模的并行计算任务。它利用GPU特殊的底层硬件架构和软件平台,可以成千上百倍提高现有并行计算算法的效率。因此它在通用计算领域和市场中占有越来越多的比重。由于GPU通用计算技术在软件和硬件方面持续进步,特别是NVIDIA(英伟达)推出CUDA(...
CUDA编程入门教程
gitblog_00449的博客
09-27 990
CUDA编程入门教程 1. 项目介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速计算密集型任务。CUDA允许开发者使用C/C++等高级编程语言编写并行代码，从而在GPU上执行。 本教程基于CSC（CSC - IT Center for Science）提供的C...
win10安装cuda
weixin_42855400的博客
05-13 7521
这篇博客以及安装方法借鉴于这个博客 一、官网下载cuda 1、cuda下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我下载的是cuda11.3.0，虽然我电脑支持的最高版本是11.6 2、点进去之后就选择系统对应的版本，选完之后下载即可 （笔记本支持的cuda最高版本） 3、下载完之后是这样的一个安装程序，点击开始安装就行 二、开始安装cuda 1、 2、我其实不知道这是什么路径，也没敢瞎改，默认就行，反正不出错3、选择自定义 4、这里
解决NVIDIA官网打开速度过慢的 CUDA下载界面打开过慢
小灰的博客
04-15 2万+
其实我特别不想写这篇文章，因为觉得很笨…查看了很多介绍TensorFlow或者pytorch的贴子，要下载CUDA，但是大部分人的网址都是一样，绕到com去了，所以打开慢的一批。我看到有什么改dns，改奇奇怪怪的东西的，人家明明有个cn的好伐。CUDA网址贴下面了。下载cudnn的也类似。 https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive ...
CUDA
最新发布
05-31
### CUDA 入门指南及常见问题解决方案 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用 GPU 的强大计算能力来加速应用程序的执行[^1]。以下是 CUDA 的入门指南以及一些常见问题的解决方案。 #### 一、CUDA 入门指南 1. **安装与配置** 在开始使用 CUDA 前，需要确保系统已安装支持 CUDA 的驱动程序和工具包。NVIDIA 提供了官方的 CUDA Toolkit，其中包括编译器（nvcc）、库文件和其他开发工具[^2]。 - 检查 GPU 是否支持 CUDA：`nvidia-smi`。 - 下载并安装 CUDA Toolkit：[NVIDIA 官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)。 - 配置环境变量：将 CUDA 的 bin 和 lib 路径添加到系统的 PATH 中。 2. **基本概念** - **Kernel**：在 GPU 上运行的函数，由主机代码调用。 - **线程层次结构**：CUDA 使用线程块（block）和线程网格（grid）来组织线程。 - **内存层次结构**：包括全局内存、共享内存、常量内存等[^3]。 3. **编写第一个 CUDA 程序** 以下是一个简单的 CUDA 程序示例，展示了如何在 GPU 上进行向量加法运算： ```cpp #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> __global__ void vectorAdd(const float* A, const float* B, float* C, int N) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i < N) { C[i] = A[i] + B[i]; } } int main() { int N = 1 << 20; // 1M elements size_t size = N * sizeof(float); // 分配主机内存 float* h_A = (float*)malloc(size); float* h_B = (float*)malloc(size); float* h_C = (float*)malloc(size); // 初始化数据 for (int i = 0; i < N; ++i) { h_A[i] = 1.0f; h_B[i] = 2.0f; } // 分配设备内存 float* d_A, *d_B, *d_C; cudaMalloc((void**)&d_A, size); cudaMalloc((void**)&d_B, size); cudaMalloc((void**)&d_C, size); // 数据从主机传输到设备 cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice); // 设置线程块和网格 int threadsPerBlock = 256; int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock; // 调用核函数 vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N); // 数据从设备传输回主机 cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost); // 验证结果 bool success = true; for (int i = 0; i < N; ++i) { if (h_C[i] != 3.0f) { success = false; break; } } std::cout << "Test " << (success ? "PASSED" : "FAILED") << std::endl; // 清理资源 free(h_A); free(h_B); free(h_C); cudaFree(d_A); cudaFree(d_B); cudaFree(d_C); return 0; } ``` 4. **调试与性能优化** - 使用 `cuda-memcheck` 工具检测内存错误。 - 利用 CUDA Profiler 工具（如 nvprof 或 Nsight）分析程序性能瓶颈[^4]。 #### 二、常见问题解决方案 1. **CUDA 编译错误** 如果在编译过程中遇到错误，请检查以下内容： - 确保正确安装了 CUDA Toolkit 和支持的驱动版本。 - 检查主机代码和设备代码是否匹配。 - 使用 `nvcc --version` 验证编译器版本。 2. **内存分配失败** 内存不足可能导致 `cudaMalloc` 失败。可以通过以下方法解决： - 减少线程块或网格大小。 - 使用更高效的内存管理策略。 3. **性能低下** 性能问题可能源于以下几个方面： - 内存访问模式不连续，导致缓存未命中。 - 核函数中存在过多的分支指令。 - 线程利用率不足。 ####
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