Описание тега cuda

Описание тега Вопросы с тегом
CUDA (Compute Unified Device Architecture) - это платформа параллельных вычислений и модель программирования для графических процессоров NVIDIA (графических процессоров). CUDA предоставляет интерфейс для графических процессоров NVIDIA с помощью различных языков программирования, библиотек и API.

CUDA - это платформа параллельных вычислений и модель программирования Nvidia для графических процессоров (графических процессоров). CUDA предоставляет интерфейс для графических процессоров Nvidia с помощью различных языков программирования, библиотек и API. Прежде чем публиковать вопросы CUDA, пожалуйста, прочтите "Как получить полезные ответы на ваши вопросы CUDA о переполнении стека" ниже.

Онлайн-документация по многим аспектам программирования CUDA доступна здесь.

Платформа CUDA позволяет разрабатывать приложения с использованием нескольких языков и связанных API, включая:

Существуют также фреймворки, расширяющие CUDA для обеспечения более плавного процесса разработки, такие как Managed CUDA, который имеет такие функции, как отладка и профилирование.

Вы должны задавать вопросы о CUDA здесь, в stackru, но если у вас есть ошибки, о которых вы хотите сообщить, вы должны обсудить их на форумах CUDA или сообщить о них через портал для зарегистрированных разработчиков. Вы можете дать ссылку на любое обсуждение здесь, на SO.

Как получить полезные ответы на свои вопросы о CUDA в stackru

Вот несколько предложений для пользователей, плохо знакомых с CUDA и / или stackru. Следуйте этим советам, прежде чем задавать свой вопрос, и у вас гораздо больше шансов получить удовлетворительный ответ!

  • Всегда проверяйте коды результатов, возвращаемые функциями CUDA API, чтобы убедиться, что вы получаете cudaSuccess. Если нет и вы не знаете, почему, включите информацию об ошибке в свой вопрос. Это включает в себя проверку ошибок, вызванных самым последним запуском ядра, что требует вызоваcudaDeviceSynchronize(). Вот пример того, как выполнять проверку ошибок в программах CUDA.
  • Если вы получаете unspecified launch failureвполне вероятно, что ваш код вызывает ошибку сегментации, что означает, что код обращается к памяти, которая не выделена для использования кода. Попробуйте проверить правильность индексации и проверьте,cuda-memcheck сообщает о любых ошибках.
  • Поищите в stackru (и в Интернете!) Похожие вопросы, прежде чем задать свой. Часто задают некоторые вопросы, например, по
  • Включите в свой вопрос максимально простой пример кода, и у вас гораздо больше шансов получить полезный ответ. Даже лучше, если код короткий и самодостаточный (чтобы пользователи могли его протестировать).
  • Отладчик для CUDA, cuda-gdb, также очень полезен, когда вы не совсем уверены, что делаете. Вы можете отслеживать ресурсы по деформации, потоку, блоку, SM и сетке. Вы можете следить за выполнением своей программы. Если в вашей программе происходит ошибка сегментации, cuda-gdb может помочь вам найти, где произошел сбой, и посмотреть, каков контекст.
  • Если вы обнаружите, что получаете синтаксические ошибки по ключевым словам CUDA при компиляции кода устройства, убедитесь, что вы компилируете с использованием nvcc и что ваш исходный файл имеет ожидаемый .cuрасширение. Если вы обнаружите, что функции устройства CUDA или пространства имен функций, которые вы ожидаете работать, не найдены (атомарные функции, функции голосования деформации, арифметика половинной точности, кооперативные группы и т. Д.), Убедитесь, что вы явно передаете аргументы компиляции, которые включают параметры архитектуры, которые поддерживать эти функции.

Книги