多个版本cuda调用

本文介绍如何在CMakeLists.txt中配置FindCUDA.cmake文件,以实现对多个版本的CUDA进行灵活管理。通过设置CUDA_BIN_PATH变量,可以指定不同版本的CUDA路径,从而在项目中自由选择使用。

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

针对多个版本的cuda,其在CMakeLists.txt中寻找的方法为:

​find_package(CUDA REQUIRED)

include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS})

link_directories(${CUDA_LIBRARIES})

但是如果需要对多个版本的cuda进行查找时,此时可以对FindCUDA.cmake文件进行修改,而FindCUDA.cmake保存在路径

/usr/share/cmake-3.5/Modules/FindCUDA.cmake

此时只需要在一系列的注释文之后增加

set(CUDA_BIN_PATH /usr/local/cuda-x.0/)

即可实现对多个版本的cuda进行自由的管理。​

### 如何在CUDA编程中配置和使用多GPU进行并行计算 #### 配置环境 为了能够在CUDA环境中调用多个GPU,首先需要确保系统中有两个或更多可用的NVIDIA GPU设备,并且已经正确安装了CUDA Toolkit。此外,还需要确认驱动程序已更新到最新版本[^5]。 #### 初始化设置 当启动一个多GPU应用程序时,默认情况下所有的线程都会绑定到最后一个被激活的设备上。因此,在开始任何具体的内核执行前,应该先初始化各个GPU设备: ```cpp int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); for (int i = 0; i < deviceCount; ++i){ cudaSetDevice(i); // 设置当前使用的GPU编号 } ``` 这段代码会遍历所有检测到的GPU设备,并依次将其设为活动状态[^1]。 #### 数据分配策略 对于多GPU系统的有效利用来说,合理地划分工作负载至关重要。一种常见的做法是将输入数据集按照一定规则拆分给不同的GPU处理。例如,如果是在做矩阵乘法,则可以根据列数或者行数来进行分割;如果是卷积神经网络中的批量样本,则可以直接按批次大小平均分布至各张卡上[^4]。 #### 并行化方法 一旦完成了上述准备工作之后,就可以着手实现真正的并行算法了。这里给出两种主要的方式——同步方式与异步方式: - **同步方式**: 这是最简单直观的方法之一。即让每一个参与运算的GPU都各自负责一部分子任务,待全部完成后才继续下一步骤的操作。这种方式易于理解和调试,但是可能会因为某些原因造成效率低下(比如不同硬件之间的速度差异)。下面是一个简单的例子说明如何在一个函数内部交替切换两台机器上的资源来完成相同的计算任务: ```cpp void syncMultiGPUMatrixMul(float *A, float *B, float *C, int N) { dim3 threadsPerBlock(16, 16); dim3 blocks(N / threadsPerBlock.x , N / threadsPerBlock.y); for(int dev=0 ;dev<2;++dev){ // 假设有两张gpu cudaSetDevice(dev); MatrixMulKernel<<<blocks,threadsPerBlock>>>(d_A,d_B,d_C,N); cudaMemcpy(C,A,sizeof(float)*N*N,cudaMemcpyDeviceToHost); } cudaDeviceSynchronize(); } ``` - **异步方式**: 更加高效但也相对复杂些的是采取非阻塞式的API调用来并发地提交作业请求给每一块板载内存里的流对象管理器去排队等待被执行。这样做的好处是可以充分利用现代GPU架构下的多重上下文特性从而提高整体吞吐率。具体实现如下所示: ```cpp // 创建事件句柄数组用于记录每个GPU的任务进度 cudaEvent_t startEvents[NUM_GPUS], stopEvents[NUM_GPUS]; cudaStream_t streams[NUM_GPUS]; // 准备好必要的参数... for (int i = 0; i < NUM_GPUS; ++i) { cudaSetDevice(i); cudaStreamCreate(&streams[i]); cudaEventCreate(&startEvents[i]); cudaEventCreate(&stopEvents[i]); // 启动kernel并将结果写回主机端缓存区 MatrixMulKernel<<<gridSize, blockSize, 0, streams[i]>>>(...) } // 记录结束时间戳以便后续统计耗时情况 for (int j = 0; j < NUM_GPUS; ++j) { cudaEventRecord(stopEvents[j], streams[j]); } // 等待所有操作均已完成后再退出循环体外侧范围内的其他语句部分 for (unsigned k = 0; k < NUM_GPUS; ++k) { cudaEventSynchronize(stopEvents[k]); } // 清理现场释放掉临时占用的空间资源 for (size_t l = 0; l < NUM_GPUS; ++l) { cudaEventDestroy(startEvents[l]); cudaEventDestroy(stopEvents[l]); cudaStreamDestroy(streams[l]); } ``` 以上就是关于如何在CUDA编程环境下配置和使用多GPU的一些基本指导原则和技术细节[^2]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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