这是本人21年读书时学习CUDA基础知识保留的一些笔记，学习时的内容出处和图片来源不记得了，仅作为个人记录！CUDA编程关键术语：host:cpudevice:GPUhostmemory:cpu内存devicememory:gpuonboard显存kernels:调用CPU上的在GPU执行的函数devicefunction:只能在GP

1.目标：对16384*16384规模的矩阵进行加法运算，对比CPU和GPU计算的效率，还有不同线程块大小规模下对效率的影响；并做可能的优化测试。2.核心代码/*用GPU对二维矩阵做加法，分析不同线程块规模下的性能变化*/#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<sys/time.h>#

目录前言核函数一维二维三维结果分析前言所有的代码下载链接：code。以下代码展示了如何在CUDA中打印网格和线程的索引信息。代码包括一维、二维和三维的网格和块的设置，并定义了多个内核函数来输出当前的索引信息。核函数打印线程索引__global__voidprint_idx_kerne

NVIDIACUDA编程模型允许灵活地配置grid和block，使程序能够在不同规模和结构上运行。CUDA中的grid可以是1、2或3维的，block也可以是1、2或3维的。这意味着存在多种可能的组合，每种组合都会影响最终线程的编号计算。下表展示了所有可能的grid和block组合，并描述了

CUDA代码高效计算策略高效公式✒️Math代表数学计算量，Memory代表每个线程的内存

使用了共享内存和向量化传输，目前为止效果最好的一个实现__global__voidtransposeSmemVec(float*input,float*output,constintX,constintY){__shared__floatsmem[32*4*32];unsignedintix=4*(blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x);

  本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型，需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构，不是物理结构。实现例子代码参考文献[2]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。1.Grid、Block和Thread间的关系  GPU中最重要的2种内存是全局

threadID的计算方式，简单来说很像小学学的除法公式，本文转载自同学一篇博客；并进行简单修改；被除数=除数*商+余数用公式表示：$$线程Id=blockId*blockSize+threadId$$blockId：当前block在grid中的坐标（可能是1维到3维）blockSize：block的大小，描述其中含有多少个thr

随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。面对诸多arm相关且资源有限的设备，往往想更好的提速，满足更高时效性，必将更多类似矩阵相关运算交给CUDA处理。同时，面对市场诸多教程与诸多博客岑子不起的教程或高昂教程费用，使读者(特别是