本篇文章给大家谈谈cuda编程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、CUDA编程概述
- 2、CUDA编程入门--FP16点乘
- 3、CUDA编程:stream和Concurrency初探(十)
- 4、GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置
- 5、c++CUDA编程--CUDA基础--编程接口--NVCC编译
- 6、CUDA编程入门之激活函数Tanh
CUDA编程概述
CUDA编程概述：定义：CUDA是由NVIDIA打造的并行计算平台，它充分利用图形处理单元的强大并行处理能力，尤其在深度学习领域，为高性能计算开辟了新纪元。核心架构：CUDA结合了异构计算架构，通过PCIe高速通道，实现CPU与GPU的协同工作。CPU作为主机代码，负责指挥和引导GPU设备执行繁重的计算任务。
CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用GPU进行通用计算，而不仅仅是图像处理。CUDA支持多种编程语言，适用于广泛的NVIDIA GPU，旨在通过并行化和利用GPU的特性来提升计算效率。
CUDA平台概述：CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算平台，利用GPU的强大并行处理能力解决复杂计算问题。与CPU相比，GPU在性能和内存带宽上具有显著优势，特别适合高度并行的计算任务。CUDA编程模型核心概念：Kernels：CUDA C++中可并行执行的关键函数，每个kernel由多个线程并行执行。
CUDA 是 NVIDIA 于 2007 年推出的一套面向 NVIDIA GPU 的专用系统编程接口，通过 CUDA，用户能利用封闭的 SDK 进行复杂的数值计算。在深度学习领域，CUDA 提供了强大的并行计算与人工智能代码库，同时，NVIDIA 提供了完善的安装程序。
策略，利用等待数据的时间进行其他运算。CUDA，即Compute Unified Device Architecture，NVIDIA推出，让GPU在图像处理之外也能做通用计算。支持多种语言，适用于广泛GPU。CUDA的设计思路是通过并行化和GPU特性提升效率，核心概念包括并行化运行、结构化线程组和共享存储、栅栏同步等抽象概念，将在后续详细讲解。
CUDA编程入门--FP16点乘
CUDA编程入门中的FP16点乘可以通过以下步骤和要点进行理解：理解FP16数据类型：FP16即半精度浮点数，相比单精度浮点数，FP16占用更少的内存空间，因此在神经网络推理等计算密集型任务中常见，能有效提高计算效率和减少内存使用。
例如，梯度更新时，使用fp32权重来捕捉微小梯度的变化，而在存储激活值时，fp16可以大幅减小内存占用。Loss scale技术调整梯度值分布，确保其在fp16可表示范围内。在运算中，向量点乘和reduction通常使用fp32，而pointwise运算则视内存带宽和运算速度选择单精度或半精度。
CUDA编程:stream和Concurrency初探(十)
1、CUDA stream操作可以分为同步和异步两种模式。同步模式会阻塞CPU进程，直至kernel操作完成；异步模式则在唤醒kernel函数后立即释放控制权给CPU。通过stream，我们可以在保证计算顺序的同时，利用kernel执行的空闲时间进行数据传输，从而显著降低整体运行时间。stream的管理可以是显式或隐式的。
2、N. GPU Exclusive Access To Managed Memory 为确保 x 之前的 GPU 架构的一致性，统一内存编程模型限制 CPU 和 GPU 同时执行时的数据访问。GPU 对所有托管数据具有独占访问权，即使特定内核未使用数据。
GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置
在Clion中新建CUDA项目。配置CMake以代替makefile，简化编译过程。根据需要设置CMakeLists.txt文件，以正确配置CUDA编译选项。通过以上步骤，你可以在个人机器上成功安装CUDA环境，并配置Clion进行CUDA编程。
要让你的Python在GPU上运行，需要按照以下步骤正确安装和配置CUDA及相关环境： 确定版本兼容性 了解GPU驱动支持的CUDA版本：首先，确认你的电脑GPU显卡驱动支持的CUDA版本。 查找Python及相关库的适配版本：根据已确定的CUDA版本，查找与之兼容的Python版本以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的版本。
确保GPU驱动版本与计划安装的CUDA版本兼容。如果驱动版本低于CUDA 2，建议更新到兼容CUDA 12或更低版本的驱动。创建虚拟环境：打开Anaconda Prompt。使用命令conda create name Pytorch_39 python=9创建一个新的虚拟环境，命名为Pytorch_39，并指定Python版本为9。
首先，确保Python、TensorFlow、Keras、PyTorch、CUDA和CuDnn之间的版本匹配。了解电脑GPU显卡驱动及可支持的CUDA版本，查找Python版本及对应库的适配版本，最终确定CUDA和CuDnn版本。下载CUDA和CuDnn时，请关注版本匹配，访问官方开发者页面获取相应链接。
c++CUDA编程--CUDA基础--编程接口--NVCC编译
NVCC编译是CUDA编程中的一个关键步骤，涉及将C++代码编译为可在NVIDIA GPU上执行的CUDA二进制代码或PTX中间代码。以下是关于NVCC编译的详细解 NVCC的功能 核心工具：NVCC是CUDA编译器，负责将高级编程语言编译为CUDA二进制代码或PTX中间代码。
CUDA代码通常包含主机代码和设备代码。设备代码通过特殊的__global__函数来定义，这些函数被称为CUDA核函数。使用nvcc编译：CUDA编译器nvcc用于编译CUDA代码。编译命令的基本格式是nvcc 源文件名.cu o 输出文件名。
首先，nvcc会将CUDA代码分解到simple_add.cudafecpp中，然后处理kernel的调用，如通过__cudaPushCallConfiguration存储参数，调用`add`函数，该函数最终由`__device_stub__Z3addPiS_S_i`等辅助函数执行。CPU编译时，会处理kernel的overhead，也就是kernel的启动开销。
综上所述，Cuda的Nvcc编译机制通过灵活的配置选项、中间代码与低级汇编的转换，以及对不同Compute Capability的考量，实现了代码的性能、兼容性和可扩展性之间的平衡。
CUDA基础知识点梳理如下：CUDA简介：定义：CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用CPU和GPU的协同工作来加速计算密集型任务。发布时间：2007年发布。支持语言：支持多种编程语言，如C/C++/Fortran/Python/Java等。CUDA核心概念：数据并行性和任务并行性：将任务分解为独立操作以实现并行执行。
用CMake编译CUDA代码的教程如下：方法一：适用于CMake版本低于10的情况 使用find_package导入CUDA包：在CMakeLists.txt文件中，通过find_package指令来导入CUDA包。设置CUDA_VERSION_STRING、CUDA_INCLUDE_DIRS和CUDA_LIBRARIES等变量，以便CMake能够找到CUDA相关的头文件和库文件。
CUDA编程入门之激活函数Tanh
1、CUDA编程入门之激活函数Tanh的要点如下：Tanh函数定义：Tanh函数数学上定义为 Y = 1) / + 1)。在神经网络中，Tanh函数是一个重要的激活函数。Tanh函数特性：输出范围：Tanh的输出值在1到1之间，与Sigmoid类似，但映射负输入的能力更强。
2、在深度学习框架中，如Caffe2，通常会提供tanh函数的CUDA实现，方便CUDA编程入门者学习。该函数在正向传播阶段由输入X计算得到输出Y。若使用CUDA，可以调用标准库cuda_std：intrinsics：tanh或thrust：tanh实现tanh函数，具体实现细节在Clang编译器中可查找。在反向传播阶段，tanh函数的导数用于计算梯度。
3、ELU的导数形式为：将该形式绘制成函数曲线如下，左图展示Tanh函数曲线，右图展示其导数曲线。在深度学习框架中，通常存在Tanh函数的CUDA实现，本文将以Caffe2中的CUDA实现为例，方便CUDA编程入门者学习。