2026/2/7 1:54:48
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1.1 CUDA quickstart
1.1.1 简介
CUDA是一种并行计算平台和编程模型,由NVIDIA推出,它可以利用GPU(图形处理器)进行高效的并行计算。使用CUDA编程可以提高计算密集型应用程序的性能,例如图像处理、科学计算、机器学习、深度学习等。相比于使用CPU进行串行…查看这部分代码1.1 CUDA quickstart1.1.1 简介CUDA是一种并行计算平台和编程模型,由NVIDIA推出,它可以利用GPU(图形处理器)进行高效的并行计算。使用CUDA编程可以提高计算密集型应用程序的性能,例如图像处理、科学计算、机器学习、深度学习等。相比于使用CPU进行串行计算,使用GPU并行计算可以大大提高计算速度和效率(如图像数据归一化,需要对每个像素值进行操作)。CUDA编程的基本步骤可以概括为以下几个部分:定义kernel核函数:首先需要定义一个kernel函数,用于在GPU上执行并行计算任务。使用__global__关键字来标记kernel函数,表示它将在GPU上执行。分配内存并初始化数据:接下来需要在主机端分配内存,并初始化数据。然后,使用cudaMalloc()函数在GPU上分配相同大小的内存,并使用cudaMemcpy()函数将数据从主机端复制到GPU上。启动kernel函数:使用…语法启动kernel函数,将线程块的数量和大小作为参数传递给kernel函数。线程块的数量和大小通常需要根据计算任务的特点进行调整,以最大化利用GPU的计算能力。将结果从GPU上复制回主机端:执行kernel函数后,需要使用cu