NVIDIA CUDA 4.1 Compiler Now Built on LLVM

最新推荐文章于 2025-03-09 17:16:30 发布
转载 最新推荐文章于 2025-03-09 17:16:30 发布 · 215 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://blog.llvm.org
文章标签：

#llvm #clang

NVIDIA宣布其CUDA 4.1 C/C++编译器现已基于LLVM构建，为Fermi及未来架构提供优化和PTX代码生成。此更新改善了编译时间和代码质量，同时保持了与先前编译器的功能一致性。
部署运行你感兴趣的模型镜像

Monday, December 19, 2011

NVIDIA CUDA 4.1 Compiler Now Built on LLVM

From the NVIDIA CUDA compiler team:

CUDA is a parallel programming model and platform created by NVIDIA for harnessing the power of hundreds of cores in modern graphics processing units (GPUs). NVIDIA provides free support for CUDA C and C++ in the CUDA toolkit. The CUDA programming environment consists of a compiler targeting NVIDIA GPUs and has been adopted by thousands of developers.

At NVIDIA we have switched over to using LLVM inside the CUDA C/C++ compiler for Fermi and future architectures. We use LLVM for optimizations and PTX code generation and for generating debug information for CUDA debugging. From a developer’s perspective the new compiler is functionally on par with the previous compilers and produces better code with better compile times. We have extended the LLVM core compiler to understand data parallel programming model. It is now available, as part of CUDA 4.1 and you can learn more here.

Our experience with the use of LLVM has been very positive, starting with a modern compiler infrastructure and with high quality optimizations contributed by a large community of developers. The effort required to learn LLVM infrastructure is quite small and reasonable.

Posted by Chris Lattner at 2:28 PM

Labels: llvm-users

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

TVM、LLVM、CUDA 是三个不同的项目或技术
kingking44的博客
07-26 1319
TVM：主要用于优化和部署深度学习模型，支持多种硬件后端，包括CPU和GPU。LLVM：一个通用的编译器框架，用于开发编译器和相关工具，支持多种编程语言和硬件架构。CUDA：NVIDIA的并行计算平台和编程模型，用于在GPU上进行通用计算，显著提高计算密集型任务的性能。通过将这三者结合起来，开发者可以实现从深度学习模型的优化编译到高效的GPU加速计算，充分利用各种硬件平台的计算能力。
CUDA Toolkit 4.1 RC1 新增LLVM编译器
diaoruge5774的博客
11-21 149
2011年11月10日，据NVIDIA官方宣布CUDA Toolkit 4.1 RC1版本发布，目前CUDA注册开发者已经可以下载。 新版本包括一款新的基于LLVM的CUDA编译器，超过一千项新的图像处理功能，以及经过重新设计的具有自动性能分析和集成的专家指导功能的Visual Profiler。 　　新版本亮点 　　1、新的编译器 　　· 基于LLVM的新编译器为大量应用带...
CUDA，NVCC和LLVM
希望我的博客对你有帮助
03-01 1032
本文简要介绍了CUDA，NVCC和LLVM
深度学习环境配置 nvidia驱动+cuda+cudnn
weixin_38638559的博客
07-02 1185
下载cuda cuda历史版本地址 点绿色按钮选择你的操作系统相关信息。这里，安装形式选 local。 3. 按照官方给出的以下安装命令一步步做。 参考： https://blog.csdn.net/ZeroDegree1216/article/details/103534044 https://www.youtube.com/watch?v=KcdnpOsQKrU https://www.youtube.com/watch?v=tqxtYfvZ2sI ...
Windows 安装 TVM + CUDA + LLVM
yunzaitian163的专栏
10-18 2665
项目需要安装TVM，安装过程中踩了一些坑和解决方法： Step 1: git clone --recursive https://github.com/dmlc/tvm Step 2: ​​​​ git submodule init git submodule update 注意下面标明的LLVM路径； 正如官网说的需要指明llvm-config的路径；官网写的很清楚，如果要在TVM里面用LLVM...
Ubuntu 系统上安装 NVIDIA CUDA 的详细步骤
随笔记录-分享&记忆
03-09 1900
以下是在系统上安装的详细步骤，分为和确保你的GPU在中。Ubuntu 22.04/20.04 等主流版本均支持，建议使用。安装推荐的驱动（例如nouveau访问下载并运行安装脚本：下载acceptDriver设置环境变量安装过程中若提示问题，需在BIOS中禁用Secure Boot，或生成签名密钥。参考选择匹配的驱动。使用管理多版本，或通过环境变量CUDA_HOME指定路径。
精选资源
NVCC cuda compiler wraper：在 Matlab 中编译 cuda 内核，如 nvcc('example.cu')-matlab开发
05-30
在这个 Cuda 之后文件可以编译成内核如果您第一次调用代码，或者使用“nvcc -config”： 1) 它将尝试定位“The NVIDIA GPU Computing Toolkit”，其中可以从www.nvidia.com/object/cuda_get.html下载典型位置： C:\...
Jetson Orin AGX上的CUDA开发报错：No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.
weixin_43111445的博客
11-27 1495
Jetson Orin AGX上的CUDA开发报错：CMake Error at CMakeLists.txt:3 (project):No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.
jeston nx No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found。
qq_43318374的博客
10-19 1172
在使用cmake 时候找不到 cuda，因此报错，记录一下解决方法。 报错内容 cmake: /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcurl.so.4: no version information available (required by cmake) -- The C compiler identification is GNU 7.5.0 -- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0 -- Check for working
LLVM Compiler-RT
逸之的专栏
07-17 3707
版本：LLVM 7.0.1 LLVM中的Compiler-RT相当于GCC中的libgcc，为目标平台提供其硬件不支持的低级功能的优化实现。 Compiler-RT（RT指运行时）项目用于为硬件不支持的低级功能提供特定于目标的支持。例如，32位目标通常缺少支持64位除法的指令。Compiler-RT通过提供特定于目标并经过优化的功能来解决这个问题，该功能在使用32位指令的同时实现了64位除法...
llvm IR生产成 cuda的cubin二进制程序
I have a adream
07-06 1553
llc   -mcpu=sm_60   -mattr=+ptx60   kernel_test.bc   -o  kernel_test.ptx ptxas  --gpu-name=sm_60  kernel_test.ptx   -o   kernel_test.cubin clang  -S   -emit-llvm  --cuda-gpu-arch=sm_60  kernel_test....
【CUDA 基础】1.1 异构计算与CUDA
qq_33287871的博客
08-15 1199
异构计算与CUDA异构计算与CUDA异构计算异构架构范例CUDA：一种异构计算平台“Hello World!”CUDA C难么？总结 Abstract: 介绍异构计算和CUDA概述，完成GPU输出Hello world！ Keywords: 异构计算，CUDA 异构计算与CUDA 异构计算 异构计算，首先必须了解什么是异构，不同的计算机架构就是异构，上文书我们讲过计算机架构了，就是为了引出异构的概念，按照指令集划分或者按照内存结构划分，但是我觉得只要两片CPU型号不一样就应该叫异构（这个想法先保留，对错不确
CUDA开源 轻松跑AMD GPU/Intel x86 CPU
热门推荐
Jingle的专栏
01-17 2万+
第1页：NVIDIA宣布开源CUDA 英伟达公司近日宣布，公司将向学术研究人员与软件工具开发商提供用于新款英伟达 (NVIDIA) CUDA LLVM 编译器的源代码，让他们能够更轻松地为更多编程语言增添 GPU 支持、在替代处理器架构上支持 CUDA 应用程序。这标志着原本封闭的CUDA走向了开放，CUDA既可以运行非NVIDIA GPU产品也可以运行其他家的解决方案，并且能够让原
CUDA加速：一文解决numba所有问题
magic_shuang的博客
06-22 8725
一、安装numba 版本一览 os python llvm-dev llvmlite numba ubuntu18 3.6.9 3.9 0.16 0.31 唠叨：numba依赖llvm,所以先安装llvm brew install homebrew/versions/..
使用Rust开发编译系统(C以及Rust编译的过程)
VenmoSnake的博客
01-21 7729
C语言编译的过程主流的编译器GCCLLVMC语言编译过程LLVM编译过程将C源码转为LLVM IR将IR转化为BitCode将BitCode转为目标平台汇编码执行BitCode 主流的编译器 GCC GCC编译器是由GNU开发的编译器，原名为GUN编译器，原本只能处理C语言随着发展，后续支持了C++,Java,Go等语言，所以改名为GNU编译器套件，GCC主要分为以下接口 前端接口： 将源码经过...
LLVM 与 Clang 介绍
weixin_30770783的博客
07-23 279
晚上听国软徐纪元学弟给我说起了他刚装上的 Mac Lion 操作系统，也说到了最近 Apple 推出的新版本的 Xcode 4.2 在 iOS 4、iOS 5 程序开发中，加入了automaticreferencecounting 功能，也即是开发者不再需要手动的做内存管理了，不用纠结内存管理了，不再需要retainrelease 了。 同时 Apple 现在把编译器改为 LLVM 了，...
关于LLVM，这些东西你必须要知道！
hypercode的专栏
12-22 8413
只要你和代码打交道，了解编译器的工作流程和原理定会让你受益无穷，无论是分析程序，还是基于它写自己的插件，甚至学习一门全新的语音。通过本文，将带你了解LLVM，并使用LLVM来完成一些有意思的事情。 一、什么是LLVM？ The LLVM Project is a collection of modular and reusable compiler and toolchain te
[FFmpeg] nvidia 加速 ffmpeg
weixin_43742643的博客
04-08 1298
ffmpeg 是可以使用 nvidia 加速的。但这个仅对 ffmpeg 编解码视频有用。只有当你使用 ffmpeg 编解码大量高清长视频时才有用。 参考文档 https://trac.ffmpeg.org/wiki/HWAccelIntro https://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/ffmpeg-with-nvidia-gpu/ 文章目录安装 nvidia-460 + cuda-11.0安装 ffnvcodec 头文件编译
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模，构建出整个微电网的集中状态空间模型，并在此基础上实施线性化处理，便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤，包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导，最终通过Matlab代码实现模型仿真验证，展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法；②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用；③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计；④通过Matlab代码复现和扩展模型，服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程，重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导，同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
Nvidia cuda compiler
04-15
<think>好的，我现在需要帮助用户查找关于NVIDIA CUDA编译器的使用方法和文档。首先，用户提供的引用中有三个来源，我需要仔细分析这些引用的内容，看看哪些信息是相关的。 引用[1]提到，任何包含CUDA语言扩展的源文件（.cu）必须使用nvcc编译，这里直接提到了nvcc，也就是NVIDIA CUDA编译器。这是关键点，说明用户需要了解如何用nvcc来编译CUDA代码。接下来，引用[2]是CUDA的Linux安装指南，可能包含安装nvcc的步骤。引用[3]是关于Ubuntu安装NVIDIA驱动的步骤，虽然和编译器使用不直接相关，但驱动是CUDA环境的一部分，正确安装驱动是使用nvcc的前提条件。 用户的问题主要围绕nvcc的使用和文档，所以需要重点处理引用[1]和引用[2]。首先，我需要确认nvcc的基本用法，比如如何编译一个.cu文件，常用的编译选项有哪些。然后，用户可能需要了解如何查找官方文档，引用[2]的链接是安装指南，但CUDA的编译器文档可能包含在更全面的工具包文档中。此外，用户可能遇到的问题比如编译错误、如何调试，或者如何优化代码性能，这些也是常见的使用问题。 接下来，我需要整理回答的结构。首先，介绍nvcc的基本用途，然后说明如何安装（可能需要参考引用[2]和[3]中的驱动安装步骤），接着给出基本的使用示例，比如编译命令。然后，列出常用的编译选项，比如指定架构（-arch）、优化级别（-O）。还要提到如何生成调试信息（-G），以及如何链接CUDA运行时库。此外，参考文档的位置很重要，用户可能需要访问NVIDIA的官方文档网站，或者通过命令行查看帮助（--help）。 需要注意的是，用户可能在安装过程中遇到问题，比如驱动未正确安装，或者nvcc不可用，这时可能需要检查CUDA工具包的安装情况。引用[3]中的安装步骤可能帮助用户正确安装驱动，但nvcc属于CUDA工具包的一部分，可能需要单独安装。因此，在回答中应该区分驱动安装和CUDA工具包的安装，确保用户明白两者是不同的步骤。 另外，用户可能对编译器的优化选项感兴趣，比如如何针对特定GPU架构进行优化，或者如何启用并行执行。这些高级选项可以通过nvcc的参数来实现，比如-arch=sm_XX指定计算能力。同时，错误处理和调试也是使用编译器的重要部分，需要提到相关的选项。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能进一步的需求，比如安装问题、编译错误、优化方法等。这些问题应该引导用户深入了解更多细节，或者解决常见的使用障碍。 总结一下，回答需要涵盖nvcc的简介、安装步骤、基本用法、常用选项、文档资源，以及可能的问题排查。确保引用正确的来源，特别是引用[1]和引用[2]，以及驱动安装的注意事项（引用[3]）。同时，语言要清晰，步骤明确，便于用户跟随操作。</think>### NVIDIA CUDA编译器（NVCC）使用指南 #### 一、NVCC基础认知 NVIDIA CUDA Compiler（NVCC）是专为编译CUDA代码设计的工具链核心组件，支持混合编译主机端（CPU）代码和设备端（GPU）代码。其核心功能包括： - 分离CUDA C++扩展语法（如`__global__`）与标准C++代码 - 生成PTX（Parallel Thread Execution）中间代码和二进制cubin文件 - 支持多GPU架构代码生成（通过`-arch`和`-code`参数） 关键特性示例： ```bash $ nvcc -arch=sm_70 -o program program.cu # 针对Volta架构编译 ``` #### 二、完整安装流程（Linux） 1. **驱动安装** 需先安装NVIDIA驱动（参考[引用3]禁用nouveau驱动）： ```bash sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run --no-opengl-files ``` 2. **CUDA Toolkit安装** 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载对应版本： ```bash sudo sh cuda_xxx_linux.run --toolkit --samples ``` 验证安装： ```bash nvcc --version # 应显示类似Cuda compilation tools 11.5字样 ``` #### 三、典型使用场景 1. **基础编译** 编译含CUDA核函数的`.cu`文件： ```bash $ nvcc -o vector_add vector_add.cu ``` 该命令自动完成： - 设备代码编译（通过cudafe预处理） - 主机代码编译（调用g++/clang） - 链接CUDA运行时库 2. **多架构支持** 生成PTX和二进制代码实现向前兼容： ```bash $ nvcc -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \ -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ -o app app.cu ``` #### 四、高级参数解析 | 参数 | 功能说明 | 应用场景示例 | |-----------------|----------------------------------|-----------------------------| | `-Xcompiler` | 传递参数到主机编译器 | `-Xcompiler -fopenmp` | | `--ptxas-options`| 控制PTX汇编优化 | `--ptxas-options=-v`（显示寄存器用量）| | `-lineinfo` | 生成Nsight Compute分析所需的行号| 性能分析调试 | | `-maxrregcount` | 限制寄存器使用量 | 避免寄存器溢出导致局部内存访问| #### 五、调试与优化技巧 1. **内存访问检测** 启用内存检查功能： ```bash $ nvcc -g -G -Xcompiler -rdynamic main.cu ``` `-G`选项会禁用优化并添加设备调试符号 2. **性能分析准备** 生成NVTX标记支持： ```c++ #include <nvtx3/nvToolsExt.h> nvtxRangePushA("kernel1"); kernel<<<...>>>(...); nvtxRangePop(); ``` #### 六、官方文档体系 1. **核心文档** - [NVCC官方手册](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/)：参数详解与工作流说明 - [CUDA C++编程指南](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/)：语言规范与最佳实践 2. **命令行速查** 获取实时帮助： ```bash $ nvcc --help $ nvcc --help -arch # 查看支持的GPU架构 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值