CUDA —— 2.6、利用cuda完成示例“计算立方和“，并对代码进行三次优化，提升效果达到117倍！！！（附：完整代码）

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分类专栏： CUDA 文章标签： CUDA c++ Nvidia
于 2025-07-16 18:16:36 首次发布
automoblie0
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CUDA C++编程指南(2)——编程模型
AI-安全-功耗
11-01 1147
这篇博客详细介绍了CUDA编程模型的核心概念。主要内容包括：1. 内核定义与执行方式，使用global声明和配置线程；2. 多级线程层次结构（线程-块-网格-集群）及其索引机制；3. 复杂的内存层次体系，包括分布式共享内存等特性；4. 异构编程模型下的主机-设备交互；5. 异步SIMT编程模型及同步机制；6. 计算能力版本与硬件架构的对应关系。文章通过向量/矩阵相加等示例，展示了CUDA C++扩展实现大规模并行计算的方法，涵盖了从线程调度到内存访问等关键编程要素。
CUDA编程学习 (2)——CUDA并行性模型
qq_41399144的博客
10-25 1264
这篇文章深入探讨了CUDA编程中的并行性模型，重点介绍了基于kernel的单指令多数据(SPMD)编程。首先，通过向量加法示例，展示了CUDA内核函数的编写与调用，并解释了__global__、__device__和__host__的不同用法。接着，文章扩展到多维网格配置，演示如何处理图像数据，如RGB转灰度和图像模糊。最后，讨论了线程调度及其透明扩展性，强调了warp执行和GPU资源管理。
cuda小例子
10-14
通过thrust库对n卡在上层并行。请用nvcc 编译，cu代码同c代码。
CUDA典型例子
11-18
典型cuda编程实例，可以看看，适合cuda编程爱好者
CUDA 入门小例子，简单实用，上手快，了解CUDA程序的框架
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CUDA 入门小例子，简单实用，上手快，了解CUDA程序的框架，迅速入门
CUDA例子
当你努力到把自己都感动的时候，你离成功就不远了。
07-18 6960
#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #define N 10__global__ void add(int *a, int *b, int *c) { int tid =blockIdx.x; c[tid] = a[tid] + b[tid];} int
CUDA案例
Begoniaish的博客
03-31 1276
CUDA案例
CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf
05-17
- 可选的操作包括安装第三方库（6.3.1节）和安装cuda-gdb的源代码（6.3.2节）。 7. 高级设置 章节7可能提供了针对不同需求的高级配置方法，但具体内容未给出。 8. 常见问题解答（FAQ） 在文档末尾的FAQ部分，列举...
GPU计算：运行含CUDA代码的MEX函数及性能优化
# GPU计算：运行含CUDA代码的MEX函数及性能优化 ## 1. 运行包含CUDA代码的MEX函数 ### 1.1 编写包含CUDA代码的MEX文件 和其他MEX文件一样，包含CUDA代码的MEX文件有一个单一的入口点，即`mexFunction`。MEX函数包含...
cuda编程实例
learnererer的博客
06-13 2462
no
一个成功运行的CUDA小例子
12-24
忙活了很久，终于编译并成功运行了一个自己的CUDA例程，里面有三个小测试程序，包括Hello CUDA！、修改矩阵、矩阵块加
CUDA入门示例代码
11-19
cuda入门示例代码
CUDA函数的一些例子简介和下载链接
11-26
CUDA开发环境的代码下载链接和示例代码功能简介等，主要在第三章，包含toolkit工具中的各种简单例子和进阶例子的简单介绍。如何开始CUDA开发等描述。CUDA API介绍等。
几个cuda源代码示例
09-04
几个cuda源代码示例 1.cuda矩阵例子.cu 2.实现矩阵的乘法.cu 3.... /*****************************************************************************************/ /核心代码部分,实现了矩阵的乘法运算/核心代码部分,实现了矩阵的乘法运算 /*****************************************************************************************/ / // Matrix multiplication kernel –thread specification __global__ void MatrixMulKernel(Matrix M, Matrix N, Matrix P) { // 2D Thread ID int tx = threadIdx.x; int ty = threadIdx.y; // Pvalue is used to store the element of the matrix // that is computed by the thread float Pvalue = 0; // 并行计算体现在次,多个thread并行进行 // 每个thread计算一行与一列的乘积 for (int k = 0; k < M.width; ++k) { float Melement = M.elements[ty * M.pitch + k]; float Nelement = Nd.elements[k * N.pitch + tx]; Pvalue += Melement * Nelement; } // Write the matrix to device memory; // each thread writes one element P.elements[ty * P.pitch + tx] = Pvalue; }
CUDA教程及其实例程序实现
07-29
CUDA教程及其实例程序实现，非常经典的资料，压缩包中有文档和代码实例，非常好的资料
cuda 介绍实例
ly的博客
08-16 1608
编译玩opencv，我们来说说cuda 的基础以及并行计算的基础，写几个测试程序。 我们为什么采用CPU+GPU架构,总的来说可以获取以下的好处： 1）速度快，采用GPU可以获得CPU的数十倍数百倍的性能，可以实时处理高清图像； 2）成本低，在普通PC机器上插上一块1000多元的Geforce GPU卡即可获得数万元、数十万元高端服务器的性能； 3）减少CPU利用率，提高系统的稳定性。 ...
CUDA 实例练习（一）
weixin_30437847的博客
07-10 508
题目：将1000000个线程写入到10个数组。 #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> #include "device_launch_parameters.h" #include "gputimer.h" #define num_threads 1000000 #define block_width ...
第一个cuda例子
lt1234的专栏
05-31 2264
<br />首先安装CUDA Driver，CUDA Toolkit 以及SDK，大家可以在Nvidia的官方网站上面下载。<br />我用的编译环境是windows, vs 2005<br />文本编辑<br />　　由于CUDA使用的源文件是.cu文件，因此默认情况下VS不会识别它里面的语法，会把它当成普通的txt文件。<br />　　Tools->options，左侧树形图展开Text Editor，在File Extension子项中：<br />　　Extension：cu      Editor
【CUDA编程】一：从简单的实例入门
qq_43257640的博客
05-31 7016
前提 拥有NVIDIA的显卡- 配置好cuda 有C/C++基础 代码1 //helloworld.cu #include <iostream> #include <stdio.h> /* * __global__ 用于修饰在gpu上运行且由cpu调用的函数 */ __global__ void k_add (int a, int b, int* c ){ *c = a+b; } /* * __host__用于修饰在cpu上运行的函数，一般缺省 */ int main(v
pytorch2.6支持的CUDA和python版本
最新发布
03-29
<think>好的，我需要回答用户关于PyTorch 2.6支持的CUDA和Python版本的问题。首先，我需要查阅PyTorch官方文档或者可靠的资源来确认这些信息。用户提到了几个引用，但引用1提到的是PyCUDA和ctypes，引用2、3是关于Python安装，引用4是Ubuntu下Qt配置OpenCV，可能不太相关。所以可能需要依赖官方资料。 PyTorch的版本通常会在其官方网站或GitHub页面上列出兼容的CUDA和Python版本。例如，PyTorch 2.0通常支持CUDA 11.7或11.8，而Python版本可能支持3.8到3.11。不过PyTorch 2.6可能更新了这些要求。我需要确认最新的信息。 另外，用户提供的引用中，引用2和3提到了Python 3.6.8和3.11、3.12，但PyTorch通常不会立即支持最新的Python版本，可能会有延迟。比如，PyTorch 2.6可能支持到Python 3.11，而3.12可能还不支持。CUDA方面，PyTorch 2.6可能支持CUDA 12.1，因为之前的版本已经逐步升级到CUDA 12.x。 另外，PyTorch的版本和CUDA版本的对应关系需要准确。比如，某些PyTorch版本可能需要特定版本的CUDA工具包，用户需要安装对应的CUDA驱动。比如，CUDA 12.1需要驱动版本至少为530.x。同时，Python版本如3.8到3.11可能是官方支持的。 需要确认PyTorch 2.6的具体要求。例如，查看PyTorch官网的安装命令，通常会有类似`pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121`这样的命令，其中cu121表示CUDA 12.1。此外，Python版本可能在安装时有提示，比如支持的Python范围。 总结：PyTorch 2.6可能支持CUDA 12.1和Python 3.8到3.11。但必须核实最新的官方信息，以确保准确性。如果有多个CUDA版本兼容，也需要列出。同时，需要注意不同平台（如Linux、Windows）的差异，但用户的问题没有特别指定平台，所以可能需要一般性回答。 可能还需要提到用户如何检查他们的CUDA版本是否兼容，例如通过`nvcc --version`或`nvidia-smi`来查看驱动支持的CUDA版本。此外，安装PyTorch时，用户应选择与他们的CUDA版本匹配的安装命令。 最后，生成相关问题，比如如何检查CUDA版本，如何安装特定版本的PyTorch，或者如何升级CUDA驱动等。</think>PyTorch 2.6的兼容性信息可通过其官方安装指南获取。根据PyTorch版本与依赖项的对应关系，PyTorch 2.6支持的**CUDA版本**主要为**CUDA 11.8**和**CUDA 12.1**，支持的**Python版本**为**3.8至3.11**（暂不支持Python 3.12）[^2][^3]。具体如下： 1. **CUDA兼容性** - CUDA 12.1需要NVIDIA驱动版本≥530.30.02，适用于高性能计算场景。 - CUDA 11.8需要驱动版本≥450.80.02，适用于旧硬件环境[^1]。 - 可通过以下命令检查当前CUDA版本： ```bash nvidia-smi # 查看驱动支持的CUDA最高版本 nvcc --version # 查看当前安装的CUDA工具包版本 ``` 2. **Python版本要求** PyTorch 2.6支持Python 3.8–3.11，建议使用`conda`或`pyenv`管理多版本环境。例如，使用Conda创建Python 3.11环境： ```bash conda create --name pytorch2.6 python=3.11 conda activate pytorch2.6 ``` 3. **安装命令示例** 根据CUDA版本选择对应安装命令： - CUDA 12.1： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` - CUDA 11.8： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - CPU版本（无GPU支持）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ```
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