cuda学习笔记对应例子

cuda学习笔记对应例子,有详细注释

/***********************************************
cuda头文件
***********************************************/
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
/***********************************************
标准c头文件
***********************************************/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
/***********************************************
错误处理函数
***********************************************/
/***********************************************
中文函数名:cuda调用api发生错误
英文函数名:CudaCallApiHadError
返回值类型:bool
参数:
1、cudaError_t Error_code
参数说明:
1、错误代码
作用:
1、当调用发生错误时输出错误信息,并返回true
2、未发生错误时返回false
***********************************************/
bool CudaCallApiHadError(cudaError_t Error_code)

{
	if (Error_code != cudaSuccess)
	{
		printf("Cuda had an error:%s", cudaGetErrorString(Error_code));
		return true;
	}
	else
	{
		return false;
	}
}
/***********************************************
中文函数名:cuda调用核函数时发生错误
英文函数名:CudaCallKernelHadError
返回值类型:bool
参数:无
参数说明:无
作用:
1、当调用发生错误时输出错误信息,并返回true
2、未发生错误时返回false
***********************************************/
bool CudaCallKernelHadError()

{
	cudaError_t Error_code;
	Error_code=cudaGetLastError();
	if (Error_code != cudaSuccess)
	{
		printf("Cuda had an error:%s", cudaGetErrorString(Error_code));
		return true;
	}
	else
	{
		return false;
	}
}
/***********************************************
初始化数据
***********************************************/
/***********************************************
中文函数名:cuda初始化数据例子
英文函数名:CudaInitDataDemo
返回值类型:bool
参数:
1、int *DataHost1
2、int NumberOfDataHost1
3、int **DataDevice1
参数说明:
1、主机数据1
2、主机数据数目
3、设备数据1指针
作用:
1、初始化cuda计算数据
2、成功返回true
3、失败返回false
***********************************************/
bool CudaInitDataDemo(int *DataHost1, int NumberOfDataHost1, int **DataDevice1)

{
	int DataDeviceLen;
	DataDeviceLen = NumberOfDataHost1*sizeof(int);
	if (CudaCallApiHadError(cudaMalloc(DataDevice1, DataDeviceLen)))
	{
		return false;
	}
	else
	{
		if (CudaCallApiHadError(cudaMemcpy(*DataDevice1, DataHost1, DataDeviceLen, cudaMemcpyHostToDevice)))
		{
			cudaFree(*DataDevice1);
			return false;
		}
		else
		{
			return true;
		}
	}
	
}
/***********************************************
反初始化数据
***********************************************/
/***********************************************
中文函数名:cuda反初始化数据例子
英文函数名:CudaUinitDataDemo
返回值类型:void
参数:
1、int *DataDevice1
参数说明:
1、设备数据1
作用:
1、初始化cuda计算数据
***********************************************/
void CudaUinitDataDemo(int *DataDevice1)
{
	cudaFree(DataDevice1);
}
/***********************************************
核函数
***********************************************/
/***********************************************
中文函数名:cuda内核函数例子
英文函数名:CudaKernelDemo
返回值类型:void
参数:
1、int *DataDevice1
2、int NumberOfDataDevice1
参数说明:
1、设备数据1
2、设备数据数目
作用:
1、每个数据加1
***********************************************/
__global__ void CudaKernelDemo(int *DataDevice1, int NumberOfDataDevice1)
{
	unsigned int Idx;
	Idx = threadIdx.x + blockDim.x *threadIdx.y + blockDim.x*blockDim.y *threadIdx.z +(blockIdx.x + gridDim.x*blockIdx.y)*blockDim.x*blockDim.y*blockDim.z;
	if (Idx == 0)
	{
		printf("gridDim.x:%d,gridDim.y:%d,blockDim.x:%d,blockDim.y:%d,blockDim.z:%d\n", gridDim.x, gridDim.y, blockDim.x, blockDim.y, blockDim.z);
	}
	if (Idx >= NumberOfDataDevice1)
	{
		return;
	}
	else
	{
		DataDevice1[Idx] = DataDevice1[Idx] + 1;
		printf("DeviceData1[%d]=%d\n", Idx, DataDevice1[Idx]);
		return;
	}
}
/***********************************************
从设备获取结果
***********************************************/
/***********************************************
中文函数名:cuda从设备获取数据例子
英文函数名:CudaGetDataFromDeviceDemo
返回值类型:bool
参数:
1、int *DataDevice1
2、int NumberofDataHost1
3、int **DataHost1
参数说明:
1、设备数据
2、设备数据数目
3、主机数据指针
作用:
1、演示核函数的调用方法
2、打印结果
***********************************************/
bool CudaGetDataFromDeviceDemo(int *DataDevice1, int NumberofDataHost1, int **DataHost1)
{
	if (CudaCallApiHadError(cudaMemcpy(*DataHost1, DataDevice1, NumberofDataHost1, cudaMemcpyDeviceToHost)))
	{
		return false;
	}
	else
	{
		return true;
	}
}
/***********************************************
调用cuda
***********************************************/
/***********************************************
中文函数名:cuda调用核函数例子
英文函数名:CudaKernelDemo
返回值类型:void
参数:无
参数说明:无
作用:
1、演示核函数的调用方法
2、打印结果
***********************************************/
void CudaCallKernelDemo()
{
	int DataHost1[100] = {1};
	int *DataHost2;
	int NumberOfDataHost1 = 100;
	int *DataOfDevice1;
	int NumberOfDataDevice1;
	int i;
	DataHost2 = (int *)malloc(100 * sizeof(int));
	for (i = 0; i < 100; i++)
	{
		DataHost1[i] = 1;
		DataHost2[i] = 0;
	}

	NumberOfDataDevice1 = NumberOfDataHost1;
	dim3 GridDim, BlockDim;
	GridDim = { 2, 2, 1 };
	BlockDim = { 5, 10, 1 };
	CudaInitDataDemo(DataHost1, NumberOfDataHost1, &DataOfDevice1);
	CudaKernelDemo<<<GridDim, BlockDim >>>(DataOfDevice1, NumberOfDataDevice1);
	CudaCallKernelHadError();
	CudaGetDataFromDeviceDemo(DataOfDevice1, NumberOfDataDevice1*sizeof(int), &DataHost2);
	for (i = 0; i < NumberOfDataDevice1; i++)
	{
		printf("DataHost1[%d]:%d\n", i, DataHost1[i]);
		printf("DataHost2[%d]:%d\n", i, DataHost2[i]);
	}
	CudaUinitDataDemo(DataOfDevice1);
	free(DataHost2);

}
/***********************************************
主函数
***********************************************/
int main()
{

	CudaCallKernelDemo();
	getchar();
	getchar();
    return 0;
}



<think>嗯,用户想了解在笔记本上如何启用或优化GPU加速。首先,我需要确认用户指的是笔记本电脑还是Jupyter笔记本,但根据问题中的“笔记本”和提到的引用内容,可能两者都有涉及。引用中提到了Jupyter项目,比如gpu-jupyter,还有Jetson Nano上的GPU加速效果。所以可能需要同时考虑硬件配置和软件设置。 首先,用户可能需要知道如何检查自己的笔记本是否有独立GPU。通常,笔记本电脑的GPU可能是NVIDIA的,所以需要指导用户如何检查设备管理器或者使用命令行工具。然后,安装合适的驱动程序,比如CUDA工具包,这是使用GPU进行计算的基础。 接下来,安装支持GPU的深度学习框架,比如TensorFlow或PyTorch。这里需要注意版本兼容性,不同的框架版本可能需要特定版本的CUDA和cuDNN。用户可能遇到版本不匹配的问题,所以需要强调版本对应的重要性。 然后,配置Jupyter环境,可能涉及安装特定的内核或扩展,比如gpu-jupyter项目,这样用户可以在Jupyter笔记本中直接使用GPU资源。引用3提到了这个项目,可能需要引导用户到项目地址查看具体安装步骤。 优化方法方面,需要提到数据传输的最小化,比如减少CPU和GPU之间的数据拷贝,使用固定内存,以及合理设置批量大小。混合精度训练也是一个关键点,能减少显存占用并加速计算。多GPU并行的话,可能对笔记本来说不太常见,但如果有多个GPU,可以介绍相关方法。 此外,监控GPU的使用情况很重要,用户可能需要使用nvidia-smi或集成工具来查看显存和利用率,确保代码确实利用了GPU。引用4中的例子显示使用GPU加速后速度提升了7倍多,说明优化效果显著,可以鼓励用户进行测试验证。 用户可能的误区是认为只要安装了GPU驱动就能自动加速,但实际上代码需要显式地使用GPU资源,比如在TensorFlow中指定with tf.device('/GPU:0'),或者在PyTorch中使用.to('cuda')。此外,内存管理不当可能导致显存溢出,需要指导用户合理释放不再使用的变量。 最后,用户可能需要具体的代码示例来验证GPU是否启用,比如简单的张量运算,对比CPU和GPU的执行时间。同时,引用4中的Jupyter笔记本案例可以作为参考,建议用户查看相关教程。</think>### 笔记本GPU加速配置与优化方法 #### 一、硬件与驱动检查 1. **确认GPU型号** 在Windows系统下,通过`设备管理器 > 显示适配器`查看是否有独立GPU(如NVIDIA显卡)。Linux系统可使用命令: ```bash lspci | grep -i nvidia ``` 若为集成显卡(如Intel核显),需通过OpenCL或特定框架优化。 2. **安装GPU驱动** - **NVIDIA显卡**:需安装CUDA工具包和cuDNN库。CUDA版本需与深度学习框架兼容(如TensorFlow 2.15要求CUDA 12.0)。 - **AMD显卡**:使用ROCm框架(需Linux系统支持)。 #### 二、环境配置 1. **安装GPU支持的深度学习框架** 以PyTorch为例,选择CUDA版本安装: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` TensorFlow需匹配CUDA版本: ```bash pip install tensorflow[and-cuda]==2.15 ``` 2. **配置Jupyter GPU支持** 使用`gpu-jupyter`项目(基于Docker)快速部署: ```bash docker run --gpus all -p 8888:8888 ghcr.io/gh_mirrors/gpu-jupyter:latest ``` 项目支持多GPU协作和显存监控[^3]。 #### 三、代码级优化 1. **最小化数据传输** - 使用固定内存(Pinned Memory)加速CPU到GPU的数据传输: ```python # PyTorch示例 dataset = DataLoader(..., pin_memory=True) ``` - 避免频繁的`tensor.cpu()`与`tensor.cuda()`操作。 2. **混合精度训练** 启用FP16计算(显存占用减少50%,速度提升20%-200%): ```python # PyTorch scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() with torch.amp.autocast(device_type='cuda'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) ``` 3. **批量处理与并行化** - 调整`batch_size`至接近显存容量上限(通过`nvidia-smi`监控)。 - 多GPU数据并行: ```python model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1]) ``` #### 四、性能验证 1. **基准测试** 对比CPU/GPU执行时间(引用4案例): ```python import time import numpy as np import cupy as cp # CPU计算 start = time.time() x_cpu = np.random.rand(10**6) np.sin(x_cpu) print("CPU time:", time.time() - start) # GPU计算 start = time.time() x_gpu = cp.random.rand(10**6) cp.sin(x_gpu) print("GPU time:", time.time() - start) ``` 预期加速比可达5-10倍[^4]。 2. **监控工具** - 实时监控:`watch -n 1 nvidia-smi` - 显存分析:`torch.cuda.memory_summary()` #### 五、常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | `CUDA out of memory` | 减少`batch_size`,启用梯度检查点 | | 版本冲突 | 使用`conda install cudatoolkit=xx.x`指定版本 | | GPU未被调用 | 检查`torch.cuda.is_available()`,强制设置设备 | ###
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