1.CUDA学习:基础知识小结
2.银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX
3.GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置
4.Windows用Visual Studio 2022编译支持CUDA12的工程gromacs 2024.2教程
5.入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
6.CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
CUDA学习:基础知识小结
在CUDA学习中,理解编译流程是源码原理基础。首先,编程让我们深入探讨nvcc的工程编译过程。在将源代码SRC编译为PTX时,源码原理编译选项中的编程gallery 源码分析XY代表虚拟架构的计算能力,它限制了代码可以利用的工程CUDA特性。接着,源码原理ZW在PTX到cubin的编程转换中表示真实架构的计算能力,确保执行文件能适配的工程GPU性能,必须注意ZW应大于等于XY。源码原理示例编译选项如下:
除了常规编译,编程JIT编译方式会在执行时动态编译PTX,工程这里也有一个JIT编译选项示例。源码原理简化编译选项如-arch=sm_XY,编程等同于指定虚拟架构。
CUDA编程中,SM、SP、grid、block、warp和thread等概念是关键。从软件角度看,它们之间有明确的关系。例如,grid和block的维度可以是三维的,而thread的索引通过维度转换来获取。这里有一张图展示了这些概念的关系。
kernel function是CUDA程序的核心,它的定义和使用有一些限制。要正确调用,需要指定grid_size和block_size,它们对应于block的数量和thread的数量。这里详细解释了kernel function的定义和调用方式。
CUDA函数的修饰词__host__、__device__、__global__决定函数的执行环境。CUDA程序通常分为数据准备、执行kernel、数据交换和错误处理等步骤,其中数据拷贝是一个关键环节,使用cudaMemcpy进行,它支持多种数据传输方向。
计时是性能评估的重要手段,CUDA通过事件来实现。支付成功 页面源码Debug功能则涉及API错误检测和kernel function的异步执行错误检查。CUDA-MEMCHECK工具集是调试工具的重要组成部分,可以通过特定命令调用。
银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX
在构建了一个以cuDNN和cuBLAS为基础的简单深度学习框架后,我已将其开源,并鼓励大家参与交流学习。未来计划逐步完善框架,将尝试使用纯CUDA C实现,并与cuDNN进行性能比较。关于cuDNN的使用,我也会后续专门撰写文章进行详细介绍。
NVCC,CUDA的编译器,其核心是NVVM优化器,基于LLVM编译器结构。它本质上是一个集合,调用gcc、cicc、ptxas等工具编译CUDA源代码,区分主机代码(用ANSI C编写)和设备代码(CUDA扩展语言编写)。
NVCC的编译过程分为离线编译和即时编译,通过预处理将源代码分为两部分,分别由不同编译器处理,最终合并为单个object文件。例如,通过dryrun选项可以查看编译步骤,包括头文件配置、CUDA设备代码编译等。
PTX是CUDA的编程模型和指令集,是一种虚拟架构汇编,允许跨GPU优化。NVCC通过虚拟架构编译生成PTX,然后在实际GPU上执行为SASS。编译时,需设置虚拟和实际GPU架构以保证兼容性。
Separate Compilation允许在编译阶段将device code分开处理,形成relocatable代码,然后在链接阶段定位到最终的host object。这与Whole Program Compilation不同,后者直接编译为executable device code。
以cudnn-learning-framework的Makefile为例,需配置CUDA相关路径,添加cuDNN库,并调整编译生成部分,网页登录js源码确保链接所有需要的.o文件。NVCC命令在编译时会执行链接任务。
GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置
本文指导如何在个人机器上安装CUDA环境,结合集成开发环境Clion进行配置,以方便后续CUDA编程学习。
安装CUDA环境如下:
1. 针对显卡型号,从官方下载相应驱动。
示例显卡型号:小米pro寸,GF MX 。
参考链接:nvidia.cn/Download/index.aspx
2. 阻止或卸载nouveau驱动。
3. 通过控制台进入文本界面,安装NVIDIA驱动。
步骤示例:调整引导运行级别,以便开机进入文本界面。
网址参考:jingyan.baidu.com/article/0abcb0fbdf.html
4. 确认驱动安装。
5. 尽量与CUDA版本匹配安装NVIDIA驱动。
6. 进行CUDA测试。
CUDA代码编译与运行:
编译CUDA源码时,包含两个部分:CUDA设备函数与主机函数,它们分开独立编译。CUDA 5.0+支持文件间设备代码独立编译,而整体编译是默认模式。
编译三个文件(a.cu, b.cu, c.cpp),其中a.cu调用了b.cu中定义的设备代码,可以使用独立编译方式实现。
详细编译步骤:使用nvcc编译设备函数,普通C/C++编译器编译主机代码。
举例:`nvcc a.cu`编译设备文件。
实际工程中,为了优化编译效率,常采用`makefile`或`CMake`工具配置源码编译。
`nvcc`支持多种快捷开关,如`-arch=sm_`编译特定架构。
基于Clion的CUDA配置流程:
1. 遇到Clion创建CUDA可执行文件失败问题。
检查是否已安装NVCC。
验证机器安装GPU卡。
检查安装路径:执行`which nvcc`,若未找到,则进行安装。
确认安装位置:输入`nvcc`显示默认路径,通常为`/usr/bin/nvcc`。
2. 利用Clion新建CUDA项目,并设置CMake。
配置CMake代替`makefile`,影视源码哪个好用简化编译过程。
输出及结果:提供示例链接供参考。
Windows用Visual Studio 编译支持CUDA的gromacs .2教程
为了在 Windows 上使用 Visual Studio 编译 Gromacs .2 版本支持 CUDA,您需要遵循以下步骤。
首先,安装 Visual Studio ,无论是企业版、专业版还是社区版均可,确保在安装时选择使用 C++ 的桌面开发组件。
其次,下载并安装 CUDA ,从官方 CUDA Toolkit Archive 获取。
接着,下载并安装 FFTW3.3.,从 fftw.org 下载相应的库。
打开命令提示符,解压 FFTW3.3. 的源码,并在目录中建立 build 文件夹。
进入 build 文件夹,然后在命令提示符中执行编译安装命令。
修改 CUDA 头文件中的 host_config.h,定位到大约第 行,将版本号从 改为 ,确保编译过程顺利。
下载 Gromacs .2 的编译源码,从提供的链接获取。
下载完成后,解压缩源码,进入 build 目录,执行 cmake 命令进行配置。
在 cmake 配置时,选择合适的 GMX_CUDA_TARGET_SM 参数,根据您的显卡选择 sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_ 中的一个,我以 sm_ 为例,即 -DGMX_CUDA_TARGET_SM=。
编译时可能会遇到错误,如 nvcc fatal 错误或 CMake 错误。解决这类问题需要耐心,确保按照配置正确地执行编译过程。
如果需要比较修改的代码,可以使用 Beyond_Compare 工具进行代码对比,下载地址为提供的链接。
入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
欢迎关注最新版OpenCV4.8的CUDA加速编译指南。在深度学习模型部署速度提升方面,招商管理系统 源码CUDA加速技术发挥着关键作用。为了顺利进行编译,首先需确保软件版本满足要求:使用CMake3.或更高版本,以及VS专业版或以上版本。配合ti显卡和CUDA.3版本,将OpenCV4.8源码包与扩展模块源码包解压至D盘。
操作路径如下:D:\opencv-4.8.0与D:\opencv_contrib-4.8.0。启动CMake进行配置生成,点击Finish完成配置后,选择Generate,生成项目文件。设置扩展模块路径,并在搜索CUDA关键字后,勾选相关选项,再次点击Configure,生成配置文件。
打开OpenCV.sln文件,切换到Release模式,生成安装文件。预计编译时间较长,耐心等待即可。最终,编译完成后的结果展示了CUDA加速下的性能提升。
技巧提示:在编译过程中,注意避免下载第三方文件,可手动放置到source/.cache文件夹内的相应位置。无需编译xFeature2D、FaceModel、Test等模块,避免不必要的依赖下载。
配置完成后,可运行人脸检测案例和YOLOv8姿态评估模型,验证CUDA加速效果。使用以下代码启用GPU推理执行。
总之,OpenCV4.8通过CUDA支持实现GPU加速,显著提升图像处理程序性能。请参考本人新书《OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践》获取更多CUDA函数使用知识。
CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色,尤其在多分类任务中,其用于将logits映射成概率分布,或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例,即Warp级别的Softmax,特别适用于矩阵宽度不超过的场景。
Softmax操作的计算公式如下:
[公式]
为解决数值溢出问题,通常先减去向量的最大值。优化后的公式为:
[公式]
Softmax计算涉及五个关键步骤:reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的实现技巧。
OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel,针对不同数量的列选择不同实现策略,以适应各种场景。为实现优化,OneFlow提供三种Softmax实现方式,以期在所有情况下达到较高的有效带宽。
对于WarpSoftmax分支,源码中函数调用关系清晰,实现细节分为四部分:数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。
在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中,重点实现以下步骤:核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中,OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作,以及束内通信,提升了计算效率。
总结WarpSoftmax源码中的关键点,本文详细解读了其优化策略与实现细节,旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现,读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。
一文读懂cuda代码编译流程
cuda代码编译流程详解
在仅需在服务器上本地编译GPU程序且不考虑跨平台兼容性和程序大小时,使用默认的nvcc命令即可。但若要考虑程序的可移植性和编译后的文件大小,就需要深入理解nvcc编译指令。本文将逐步解析.cu源代码如何转化为可执行文件,揭示GPU与CPU之间的交互。 以名为simple_add.cu的简单示例程序为例,我们可以通过命令nvcc simple_add.cu -o simple_add编译生成可执行程序。另外,为了保存编译过程,可以使用mkdir simple_add_tmp && nvcc simple_add.cu -o simple_add -keep -keep-dir=./simple_add_tmp,这会将中间文件保存在simple_add_tmp目录中。 打开目录,可以看到一系列文件,它们与官方编译流程图相对应,包括编译过程的详细记录和生成的临时文件。例如,通过nvcc simple_add.cu -o simple_add -keep -keep-dir=./simple_add_tmp -dryrun命令,可以获取生成每个文件的详细指令。 在编译过程中,CUDA代码主要处理CUDA kernel的定义和调用,比如__global__ void add(int *a, int *b, int *c, int n)和add<<>>>();。非kernel部分是标准的C++代码。首先,nvcc会将CUDA代码分解到simple_add.cudafe1.cpp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。在simple_add.cudafe1.stub.c文件中,可以看到`__cudaLaunch`函数被调用,这代表了CUDA运行时如何查找并执行kernel。 对于GPU编译,.cudafe1.gpu文件包含了CUDA kernel的源代码,经过cicc编译成ptx,再通过ptxas生成cubin,最终整合成fatbin,形成GPU可执行的二进制文件。这些二进制内容存储在可执行文件的.nv_fatbin部分,可以通过工具如`cuobjdump -h`查看。 GPU程序版本管理很重要,不同的GPU架构(如compute_、V等)需要不同的编译选项。理解这些版本对应关系,可以帮助我们选择正确的编译参数,平衡程序大小和性能需求。 在实际编译时,如选择compute_,可能有三种生成方式。为了支持多种GPU,需要考虑多个版本的ptx和cubin代码,并确保nvcc支持的编译选项与当前环境兼容。 总结来说,理解CUDA代码编译过程涉及从源代码到二进制文件的转换,以及如何根据不同GPU版本进行优化。在打包和发布时,需根据实际需求平衡兼容性和性能,这需要对编译选项有深入的理解。[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
在启动安装Pytorch3D之前,首要任务是选择合适的pytorch基础镜像。我选择了包含CUDA组件和驱动的pytorch 1.9的devel版本,以确保满足Pytorch3D对于pytorch和cuda版本的要求。我使用的是python 3.7、pytorch 1.9和cuda.2,前提是你已经在宿主机上配置好了显卡驱动和nvidia-docker,以便在容器内映射宿主机的显卡信息。 在安装前,确保nvcc编译器、CUDA工具箱和驱动正常运行,并且安装了git、vim、sudo和curl等基础工具。 下一步是配置CUB工具。按照Pytorch3D的安装文档,为了支持CUDA,需要先配置CUB,并设置CUB_HOME环境变量。由于选择的镜像包含CUDA,编译过程中会自动包含cuda。为保险起见,可以指定FORCE_CUDA环境变量为1。 从源码编译Pytorch3D时,避免了使用conda可能遇到的依赖冲突问题。在确认前两步没有问题后,编译过程通常顺利。安装完成后,检查日志和pytorch3d的版本信息。 为了验证Pytorch3D的正常运行,从ARkit中导出BS系数,尝试使用它渲染一个简单的白模,并利用GPU。观察到显卡被充分利用,表明设置正确,可以进行后续操作。 在完成安装并验证Pytorch3D的功能后,可以参考收集的资料来探索其更高级的用法。以下是几个示例:从Pytorch3D文档中获取的教程和代码示例。
开源社区的讨论和问题解答,特别是与Pytorch3D相关的话题。
个人经验分享和案例研究,可以在GitHub、Stack Overflow等平台找到。
通过这些资源,您可以深入学习Pytorch3D的功能和应用,进一步拓展其在计算机图形学、三维重建和深度学习等领域的应用。OpenCV OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)
本文介绍了如何在Windows系统上使用OpenCV源码自行编译代码文件,实现CUDA加速,以满足对处理时间要求较高的场景。OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库,支持Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统。
在实际使用中,OpenCV处理数据可能无法满足某些高速场景的需求,这时可以结合CUDA加速。为了实现CUDA加速,需要自行编译支持CUDA的依赖包。在本次文章中,我们将演示如何在Windows环境下使用CMake-gui + VS进行OpenCV源码的编译。
首先,确保环境准备充分。本次编译平台是Windows 系统,使用CMake-gui + VS进行编译。需要下载两个源码,分别是opencv和opencv_contrib,并保证版本一致,本文使用的版本为4.8.0。将两个文件解压到同一文件夹下。
然后,利用CMake创建并配置项目。在CMake软件中设置项目源码路径,并创建build文件夹,进行配置。在第一次配置后,输出编译平台选择,本文选择Visual Studio ,编译平台为x。配置中添加opencv_contrib模块引用,选择WITH_CUDA和OPENCV_DNN_CUDA,以及其他相关选项。配置完成后,检查异常并解决。
在解决异常后,使用Visual Studio打开生成的OpenCV.sln解决方案文件,并运行ALL_BUILD项目。编译完成后,将获得包含依赖项的install文件夹和python_loader文件夹,用于支持Python API和C++ API的使用。
项目编译完成后,通过cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()接口方法检查CUDA设备是否存在。输出结果为1,表明CUDA设备已正确安装,项目编译成功。
总结,通过本文的步骤,实现了OpenCV源码编译并结合CUDA加速,提高了处理时间要求较高的场景的性能。后续将结合所编译的库进行项目开发与性能对比。