今天给大家分享cuda编程实例教程，其中也会对cuda c编程权威指南的内容是什么进行解释。
简略信息一览：
- 1、详解CUDA的Context、Stream、Warp、SM、SP、Kernel、Block、Grid_百度知...
- 2、CUDA编程基础——Grid、Block、Thread
- 3、如何用nvcc编译CUDA程序
- 4、visualstudiocode环境下如何用gpu计算
详解CUDA的Context、Stream、Warp、SM、SP、Kernel、Block、Grid_百度知...
1、其中包括Context、Stream、Warp、SM、SP、Kernel、Block和Grid等关键概念，它们共同构建了GPU并行计算的基石。让我们逐一剖析这些概念，以深入了解CUDA在优化模型项目中的重要作用。
2、一个SM最多有48个SP可以同时运行，它们执行同样的指令或者休眠，但是并不是说它们每一个负责一个block或者thread的运算。实际上，threads是按warp为单位执行的，一个warp有32个threads。
3、Pascal图形卡理论上一个SM一个周期可以提交来自4个Warp的最多8条指令，而理论上最多能同时跑64个Warp。如果你说总共就只有32个线程，那么其它SP的确是闲着的。
CUDA编程基础——Grid、Block、Thread
1、你好，并行度是很复杂、很难估计的，它和很多因素有关，不能单从SP的数量来判断。一个SM最多有48个SP可以同时运行，它们执行同样的指令或者休眠，但是并不是说它们每一个负责一个block或者thread的运算。
2、不支持，grid的维度最大为2，在programming guide上有明确说明。
3、默认情况下，数据是从系统的分页内存先到锁页内存，然后再到GPU显存。因此如果显式指定使用锁页内存，是可以加快数据传输速度的。（锁页内存，在cuda编程里使用CudaHostMalloc分配。
4、测试cuda是否安装成功的办法：打开CUDA，在命令框中输入 cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery #默认位置。
如何用nvcc编译CUDA程序
1、安装CUDA扩展：在VisualStudioCode中安装CUDA扩展程序。可以在VisualStudioCode的扩展商店中搜索“CUDA”并安装。编写CUDA程序：编写CUDA程序并保存。CUDA程序可以使用CUDAC/C++或者CUDAFortran语言编写。
2、在Windows系统中，可以在“环境变量”设置中设置PATH变量。使用CUDA编程模型一旦您成功安装并配置了CUDA环境，就可以使用CUDA编程模型来实现同时利用GPU和CPU的计算任务。可以使用CUDAC/C++编程语言编写CUDA应用程序。
3、LL TO SEGMENT 这个问题必须注意，可能引起程序冲突，假设你用于自动化领域，则可能导致信号产生尖峰。
visualstudiocode环境下如何用gpu计算
1、首先打开电脑上的“visualstudio2017”软件，箭头处可以看到“文件”。依次点击“文件”、“新建”和“项目”按钮，新建一个项目。此处选择“windows控制台应用程序”，设置项目名称为“1”，点击“确定”即可。
2、CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。 Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。
3、简单来讲，比如通过CUDA架构，***播放软件可以充分挖掘NVIDIA系列显卡的GPU并行计算能力，轻松进行***影片的播放，与软件***解码相比，CPU占用可以下降一半以上。
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