OpenACC与CUDA Fortran交互(2)

本文展示了一个CUDAFortran中嵌套OpenACC的实例,详细介绍了如何在混合编程环境中利用这两种技术进行高效并行计算。

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在帖子《 OpenACC 与CUDA Fortran交互(1)》中,举了一个在openacc中嵌套cuda fortran的例子。现在举一个cuda fortran中嵌套openacc的例子。上代码:

  1. ! cuf_main.cuf
  2. program main
  3.   integer, parameter :: N = 2**20
  4.   ! Allocate X and Y only on the device
  5.   real, device, dimension(N) :: X, Y
  6.   integer :: i
  7.   real :: tmp

  8.   ! CUDA Fortran will automatically convert these to run on the device
  9.   X(:) = 1.0
  10.   Y(:) = 0.0

  11.   !$acc kernels deviceptr(x,y)
  12.   y(:) = y(:) + 2.0*x(:)
  13.   !$acc end kernels

  14.   ! Copy the first element back from Y for correctness checking
  15.   tmp = y(1)
  16.   print *, tmp
  17. end program

编译:
  1. pgf90  -o cuda_fortran_openacc cuf_main.cuf -acc -Mcuda=cc3.5 -Minfo
CUDA Fortran是一种专门为GPU加速计算任务而设计的高级编程语言。通过使用CUDA Fortran,开发人员可以利用NVIDIA的CUDA平台来一起使用Fortran语言的优势和GPU的并行计算能力。CUDA Fortran支持在Fortran程序中编写并行计算任务,并将其映射到GPU上以获得更高的性能。 CUDA Fortran提供了一些关键的特性,使其成为开发GPU应用程序的有力工具。首先,它允许开发人员使用Fortran语法和特性,这使得开发和维护代码更加容易,并且可以利用Fortran语言的各种高级功能来简化并行计算任务。 其次,CUDA Fortran提供了一组库和工具,以便于开发人员进行GPU编程。这些库和工具包括用于访问GPU内存和执行核函数的API,还有用于管理并行计算和数据传输的工具。除此之外,CUDA Fortran还支持在Fortran程序中使用OpenACC指令,从而更方便地进行代码优化和并行化。 最重要的是,CUDA Fortran可以在NVIDIA的GPU设备上实现高性能的并行计算。由于GPU的并行计算能力远远超出了传统的CPU,因此使用CUDA Fortran编写的程序在性能上可以获得很大的提升。这对于需要处理大规模、并行计算密集型应用程序的领域,如科学计算、模拟和机器学习等,具有重要意义。 总的来说,CUDA Fortran是一种强大的工具,可以帮助开发人员利用GPU的并行计算能力来加速计算任务。它提供了方便的编程环境,支持Fortran语法和特性,并且能够在NVIDIA的GPU设备上实现高性能的并行计算,使其成为处理大规模计算任务的理想选择。
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