CUDA异构计算:CPU与GPU协同计算深度学习
发布时间: 2024-04-08 15:26:52 阅读量: 8 订阅数: 12
# 1. 异构计算简介
- 1.1 异构计算概述
- 1.2 CPU与GPU的异构计算优势
- 1.3 技术介绍
- 1.4 深度学习与异构计算的结合
在这一章中,我们将介绍异构计算的基础知识,探讨CPU与GPU在异构计算中的优势,讨论相关技术,并探讨深度学习与异构计算的结合。
# 2. CPU与GPU的工作原理
在本章中,我们将深入探讨CPU与GPU的工作原理,分析它们各自的特点,以及对比它们之间的区别与联系。让我们一起来了解CPU与GPU在计算中的作用和优势。
# 3. CUDA编程模型
在本章中,我们将深入探讨CUDA编程模型,包括CUDA的编程框架与模型、CUDA核函数的编写与调用,以及CUDA内存管理与数据传输。
#### 3.1 CUDA编程框架与模型
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA推出的用于通用并行计算的平台和编程模型。CUDA允许开发人员使用类似C语言的编程语言来编写程序,并在NVIDIA GPU上运行。CUDA程序主要由两部分组成:主机端(Host)和设备端(Device)。
在CUDA编程中,主机端代码负责控制整个程序的流程,包括数据的准备和整理、调用设备端的核函数以及处理设备端的计算结果。而设备端则负责执行实际的计算任务,利用GPU的并行计算能力来加速计算过程。
#### 3.2 CUDA核函数编写与调用
CUDA的核心思想就是使用核函数(Kernel Function)来并行计算。核函数是在GPU上执行的函数,开发人员可以在核函数中编写并行计算任务,然后由设备端执行。
以下是一个简单的CUDA核函数示例,实现了向量相加的操作:
```cuda
__global__ void add(int *a, int *b, int *c, int n) {
int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (tid < n) {
c[tid] = a[tid] + b[tid];
}
}
int main() {
// 程序入口,主机端代码
int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
int n = 100;
// 局部变量分配内存并赋值
// ...
// 在设备端分配内存
cudaMalloc(&dev_a, n * sizeof(int));
cudaMalloc(&dev_b, n * sizeof(int));
cudaMalloc(&dev_c, n * sizeof(int));
// 将数据从主机端拷贝到设备端
cudaMemcpy(dev_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
// 调用核函数
add<<<(n+255)/256, 256>>>(dev_a, dev_b, dev_c, n);
// 将计算结果从设备端拷贝到主机端
```
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