CUDA：从PTX代码使用驱动程序API实例

最新推荐文章于 2024-10-15 16:04:52 发布
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分类专栏： CUDA实战教程 文章标签： 算法 人工智能 c++ cuda
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本文详细介绍了如何在CUDA中使用驱动程序API来实例化和执行PTX代码，通过ptxjit_kernel.cu和ptxjit.cpp两个关键文件的讲解，深入理解CUDA的PTX即时编译机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CUDA：从PTX代码使用驱动程序API实例

ptxjit_kernel.cu

extern "C" __global__ void myKernel(int *data) {
   
   
  int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx
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CUDA：使用驱动程序API编程的PTX代码示例
2301_79326588的博客
09-17 473
在CUDA编程中，PTX（Parallel Thread Execution）是一种中间代码格式，它可以通过驱动程序API使用。本文将为您展示如何使用驱动程序API编程来执行PTX代码。在开始之前，确保您已正确安装了CUDA驱动程序和相应的开发工具包（CUDA Toolkit）。首先，我们需要编写一个PTX代码示例。在本例中，我们将编写一个简单的向量加法函数。现在，我们将展示如何使用CUDA驱动程序API加载和执行上述PTX代码。它将两个输入向量的对应元素相加，并将结果存储在输出向量中。
CUDA：使用驱动程序API编写PTX代码示例
DevGlider的博客
08-23 747
相较于CUDA Runtime API，驱动程序API提供了更细粒度的控制和更高的灵活性，但同时也需要开发者拥有更深入的GPU编程知识。近年来，GPU的计算性能得到了巨大的提升，使其成为高性能计算领域内一个颇具竞争力的选项。而在GPU编程中，CUDA已成为应用广泛的编程模型之一。在CUDA中，可以通过nvcc命令将C++源文件及其相关依赖项编译成PTX代码，然后再将PTX代码交给GPU进行运算。在编译完成PTX代码后，我们可以使用CUDA驱动程序API提供的函数将PTX代码加载到GPU中，并执行这些代码。
VS查看PTX代码
hdanbang的专栏
08-31 1532
首先，声明本人用的是Windows 7操作系统，使用Windows 8操作系统的小伙伴们会启动不了Nsight monitor，原因在于Windows 8操作系统的Framework版本过新，解决办法可以是：安装一个版本旧一点的Matlab，安装起初会提示下载安装旧版本的Framework，安装完成Framework就可以停止安装Matlab了，Nsight monitor也可以启动了。    
CUDA进阶第二篇：巧用PTX
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大光叔叔的专栏
01-12 2万+
并行线程执行（Parallel Thread eXecution，PTX）代码是编译后的GPU代码的一种中间形式，它可以再次编译为原生的GPU微码。 利用PTX来进行试验，我们可以解决一些在写代码时遇到的不确定问题。
PTX 汇编代码语法
一只笨蛋的博客
10-15 7104
PTX 汇编是一种与硬件无关的指令集，设计用于编写高度并行的程序。PTX 汇编为 CUDA 编程提供了底层的控制，允许开发者在设备上执行高效的并行计算。操作类型、操作符和数据类型。基本的内存加载、存储和算术运算。线程同步与内存屏障指令。条件执行与分支指令。通过掌握这些语法和指令，可以更深入地优化 GPU程序，并理解 CUDA 程序背后的汇编执行过程。
构建健壮的CUDA程序：错误预防与最佳实践
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NVIDIA-CUDA HPC 编程模型与内存管理初探
tugouxp的专栏
11-12 3483
主存和现存在PCIE框架下可以做到互相访问，路径归纳如下：三种角色，两种存储，六种路径。1.HBM通过BAR透给了HOST，使HOST可以通过MMU给CPU访问，或者通过IOMMU给设备访问。2.相反，Host Memory并没有类似的BAR机制透给 PCIE设备端，PCIE设备端想要访问 HOST MEMORY必须经过 HOST IOMMU的映射一遍，加上PCIE端的SMMU映射，对于PCIE设备端（GPU）来说，要经过两层IOMMU翻译。所以从HOST端和GPU端看起来不太对称。
CUDA C++ 编程指南学习
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08-15 1717
CUDA C++ 编程指南 (nvidia.com)2. 编程模型2.1. 内核CUDA C++ 扩展了 C++，允许程序员定义 C++ 函数，称为内核，当被调用时，N 个不同的CUDA 线程并行执行 N 次，而不是像常规 C++ 函数那样只执行一次。内核是使用声明说明符定义的，对于给定的内核调用执行该内核的 CUDA 线程数是使用新的执行配置语法指定的（请参阅每个执行内核的线程都被赋予一个唯一的线程 ID，可以通过内置变量在内核内访问该 ID。
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fumingxiaoshen的博客
07-13 2673
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CUDA CUBIN/PTX文件动态加载
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03-31 4581
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利用 PlxSdk 工具包开发 Linux 下 PCI 设备驱动
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06-19 9745
最近实验室需要做一个 Linux 与 FPGA 之间的快速接口，考虑高速的特性，选择了 PCI 接口实现。 FPGA 选择 altera 的 EP2C20F484C8 PCI 接口芯片选择 PLX8311 操作系统选择 ubuntu10.04 1、Linux 检测 PCI 将板卡插入到主机 PCI 插槽内，开机，通过 lspci 命令可以检测到当前系统下所有的 PCI 设备。
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Nvidia Tensor Core-MMA PTX编程入门
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对于计算能力在7.0及以上的CUDA设备，可以使用MMA PTX指令调用Tensor Core，支持形如D = AB + C的混合精度的矩阵乘运算。
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02-23 3836
先来一些我们都知道的——入门和gpu相关知识。Copy一部分放在这里。 函数类型限定符，用来确定函数是在CPU还是在GPU上执行，以及这个函数是从CPU调用还是从GPU调用。 __device__，__device__表示从GPU上调用，在GPU上执行； __global__，__global__表示在CPU上调用，在GPU上执行，也就是所谓的内核(kernel)函数；内核主要用来执行多线
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07-20 6920
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每天get√新知识
07-17 1万+
Parallel Thread Execution ISA Version 5.0. 官方文档的阅读笔记，希望对这方面的同学有所帮助
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This is Chuanqiz's Blog
08-11 1128
PTX ISA Special Registers综述PTX includes a number of predefined, read-only variables, which are visible as special registers and accessed through mov or cvt instructions. %tid 　　　　　 CTA 内的线程号　 %ntid
非英伟达显卡能否安装和使用英伟达CUDA
最新发布
07-29
<think>嗯，用户询问非英伟达显卡能否安装和使用CUDA，这确实是个很实际的问题。用户可能正在尝试搭建GPU计算环境，但手头没有N卡，想了解替代方案。从技术角度看，CUDA作为NVIDIA的专有技术，和他们的硬件深度绑定。 首先需要明确核心限制：CUDA运行时必须依赖NVIDIA显卡的物理硬件支持，因为其指令集和微架构都是专利设计。AMD或Intel显卡的物理结构完全不同，就像iOS应用无法直接在安卓手机运行那样。不过用户可能有几种替代方案： OpenCL是个不错的跨平台选择，它支持AMD/Intel/NVIDIA等多种硬件。但要注意不同厂商的OpenCL实现性能差异较大，特别是NVIDIA对OpenCL支持不如自家CUDA积极。SYCL作为新兴标准值得关注，它能用C++模板元编程方式实现跨平台加速，不过生态还在成长中。 HIP转换工具挺有意思，它能把CUDA代码转成可在AMD显卡运行的HIP代码。但转换过程可能存在兼容性问题，就像把英文小说机翻成中文难免丢失些韵味。ROCm作为AMD的CUDA替代方案，虽然开源但硬件兼容性要求严格，旧显卡可能被排除在外。 用户如果坚持要用CUDA生态的工具链，云服务可能是最省心的方案。主流云商都提供按小时计费的Tesla显卡实例，连环境都预配置好了。不过长期使用成本较高，适合短期实验。 最后想到个技术冷知识：某些虚拟机方案能穿透GPU，但仅限于专业级Quadro/Tesla卡，且需要复杂的IOMMU配置。普通GeForce卡基本无法实现，这个方案可能偏离了用户的实际需求。</think>根据技术原理和行业实践，**NVIDIA CUDA 无法在非 NVIDIA 显卡上直接安装或使用**。以下是关键原因和替代方案分析： --- ### **一、核心限制** 1. **硬件依赖** CUDA 是 NVIDIA 专为自家 GPU 设计的**并行计算架构**，其指令集（如 PTX 指令）和硬件调度器（如 Warp Scheduler）需与 NVIDIA GPU 的流处理器（SM）深度绑定。非 NVIDIA 显卡（如 AMD Radeon、Intel Arc）的物理架构完全不同，无法执行 CUDA 二进制代码[^1]。 2. **驱动层封闭性** NVIDIA 驱动程序栈（如 `nvidia.ko` 内核模块）会严格校验 GPU 的 PCIe 设备 ID。若检测到非 NVIDIA 硬件，驱动将拒绝加载，导致 `nvidia-smi` 等工具无法运行[^1]。 --- ### **二、替代方案** 若需在非 NVIDIA 硬件上实现 GPU 加速，可选择以下跨平台技术： | **方案** | **原理** | **适用硬件** | |------------------|--------------------------------------------------------------------------|----------------------------| | **OpenCL** | 开放标准，通过抽象层兼容不同厂商 GPU | AMD/Intel/NVIDIA/移动 GPU | | **Vulkan Compute** | 利用 Vulkan API 的通用计算扩展（如 SPIR-V） | 支持 Vulkan 1.1+ 的显卡 | | **SYCL** | 基于 C++ 的跨平台异构编程模型（如 Intel oneAPI、ComputeCpp） | 多厂商 CPU/GPU/FPGA | | **HIP/ROCm** | AMD 开发的 CUDA 兼容层，可将 CUDA 代码转换为 HIP 并在 AMD GPU 运行 | AMD Instinct/Radeon Pro | --- ### **三、特殊场景说明** 1. **虚拟机穿透 (vGPU)** 仅企业级 NVIDIA vGPU 方案（如 VMware GRID）支持在虚拟机中共享物理 GPU，但底层仍需真实 NVIDIA 硬件支持[^1]。 2. **模拟器方案 (不推荐)** 如 `gpuocelot` 等 CUDA 模拟器仅支持旧版 CUDA 且性能极低（速度降低 100 倍以上），无法用于实际计算。 --- ### **四、实际建议** - ✅ **拥有 NVIDIA 显卡时**： 直接安装 [CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) 和对应驱动。 - ❌ **无 NVIDIA 显卡时**： 选择 **OpenCL** 或 **SYCL** 开发跨平台应用，或使用云服务（如 AWS EC2 P3/P4 实例）租用 NVIDIA GPU。 > 示例：在 AMD GPU 运行 OpenCL 代码 > ```cpp > cl_device_id device; > cl_context context = clCreateContext(NULL, 1, &device, NULL, NULL, NULL); > cl_command_queue queue = clCreateCommandQueue(context, device, 0, NULL); > // 内核代码可跨 AMD/NVIDIA/Intel 执行 > ``` ---
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