gpu.cpp项目安装与配置指南

gpu.cpp项目安装与配置指南

gpu.cpp A lightweight library for portable low-level GPU computation using WebGPU. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpu.cpp

1. 项目基础介绍

gpu.cpp 是一个轻量级的库，它使得使用 C++ 进行跨平台的 GPU 计算变得简单。它专注于通用目的的原生 GPU 计算，利用 WebGPU 规范作为便携的低级别 GPU 接口。这意味着我们可以将 GPU 代码直接集成到 C++ 项目中，并确保它们可以在 Nvidia、Intel、AMD 等不同 GPU 上运行。相同的 C++ 代码可以在支持 Vulkan、Metal 或 DirectX 的各种笔记本电脑、工作站、移动设备等硬件上工作。

主要编程语言：C++ 和 WebGPU Shading Language (WGSL)

2. 关键技术和框架

• WebGPU：一个新兴的跨平台 GPU 计算和图形 API，用于在多种设备上进行高性能的 GPU 计算。
• C++：作为主要的编程语言，用于编写 GPU 计算的主机端代码。
• WGSL：WebGPU Shading Language，用于编写在 GPU 上运行的着色器代码。

3. 安装和配置准备工作

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统已安装以下工具：

• Clang++：支持 C++17 的编译器。
• Python 3：用于运行下载 Dawn 共享库的脚本。
• Make：用于构建项目。

对于 Linux 系统，还需要安装以下依赖项：

sudo apt install libvulkan1 mesa-vulkan-drivers vulkan-tools

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   使用 Git 克隆 gpu.cpp 项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/AnswerDotAI/gpu.cpp.git
   cd gpu.cpp
   

2. 下载预编译的 Dawn 共享库

   Dawn 是一个开源的 WebGPU 实现，gpu.cpp 使用它作为后端。在第一次构建项目之前，需要下载预编译的 Dawn 共享库：

   python setup.py
   

   这将自动下载 Dawn 共享库并将其放置在项目的 third_party/lib 目录中。

3. 构建项目

   使用 Make 命令构建项目：

   make
   

   如果构建成功，您应该会看到类似以下输出，表明 GELU 计算已成功执行：

   Hello gpu.cpp!
   --------------
   gelu(0.00) = 0.00
   gelu(0.10) = 0.05
   ...
   

4. 清理构建 artifacts

   如果需要清理构建生成的文件，可以使用以下命令：

   make clean
   

按照以上步骤，您应该能够成功安装和配置 gpu.cpp 项目，并开始进行 GPU 计算。祝您使用愉快！

gpu.cpp A lightweight library for portable low-level GPU computation using WebGPU. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpu.cpp