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CUDA-Fortran: 此仓库致力于展示Fortran 90中的基础CUDA编程技巧。

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简介：
简介：本仓库专注于演示如何在Fortran 90中运用基础的CUDA编程技术，旨在为希望结合Fortran高效数值计算与NVIDIA CUDA强大并行处理能力的开发者提供指导。 CUDA Fortran 90功能测试的目的在于试验Fortran 90中的CUDA编程基础知识。此存储库包含几个小项目，用于测试加速、内存分配以及流传输等功能，并可用作在CUDA中使用Fortran编程的基本参考。 值得一提的是，其中一些示例直接取自PGI CUDA Fortran 编程指南；这些文件夹在其目录名称中标记为“example”。 内容包括： - 01-get-threadid example-5.1：该部分提供了一个大型矩阵的广泛例子，演示了如何使用CPU（双循环或OpenBLAS）和GPU（cuBLAS和切片）进行矩阵乘法运算。 - example-5.2：演示映射内存分配的副本。 - memory-bandwidth：测量固定和可分页内存在Host到Device以及Device到Host传输的有效性。 - async-data-transfer：评估四种不同数据传输策略下的延迟需求。

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  • CUDA-Fortran: 此仓库致力于展示Fortran 90中的基础CUDA编程技巧。
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    简介：本仓库专注于演示如何在Fortran 90中运用基础的CUDA编程技术，旨在为希望结合Fortran高效数值计算与NVIDIA CUDA强大并行处理能力的开发者提供指导。 CUDA Fortran 90功能测试的目的在于试验Fortran 90中的CUDA编程基础知识。此存储库包含几个小项目，用于测试加速、内存分配以及流传输等功能，并可用作在CUDA中使用Fortran编程的基本参考。 值得一提的是，其中一些示例直接取自PGI CUDA Fortran 编程指南；这些文件夹在其目录名称中标记为“example”。 内容包括： - 01-get-threadid example-5.1：该部分提供了一个大型矩阵的广泛例子，演示了如何使用CPU（双循环或OpenBLAS）和GPU（cuBLAS和切片）进行矩阵乘法运算。 - example-5.2：演示映射内存分配的副本。 - memory-bandwidth：测量固定和可分页内存在Host到Device以及Device到Host传输的有效性。 - async-data-transfer：评估四种不同数据传输策略下的延迟需求。
     
  • CUDA-Fortran高效编程实战.pdf
    优质
    《CUDA-Fortran高效编程实战》一书深入浅出地讲解了如何使用Fortran语言进行CUDA编程，帮助读者掌握在NVIDIA GPU上利用并行计算技术优化科学计算和工程应用的方法。 CUDA-Fortran高效编程实践涉及使用Fortran语言进行并行计算的优化技巧和技术，旨在帮助开发者充分利用NVIDIA GPU的强大处理能力来加速科学计算、工程模拟和其他高性能计算任务。通过学习CUDA-Fortran，可以有效地将数据密集型应用迁移到GPU上运行，从而显著提高程序执行效率和性能表现。
     
  • CUDA 和 Fortran 的结合
    优质
    本文探讨了如何将Fortran与NVIDIA的CUDA技术相结合，以实现高效的并行计算。通过这种组合，可以充分利用GPU的强大功能来加速科学和工程应用程序中的复杂计算任务。 将Fortran与CUDA连接可以方便地进行许多分子动力学（MD）计算，因为很多这类计算都是用Fortran编写的。
     
  • Fortran-CUDA与Fortran环境配置+首个Fortran程序实例.zip
    优质
    本资源包提供Fortran编程语言结合CUDA进行高性能计算的教程及环境搭建指南，并包含首个Fortran程序实例代码。适合初学者快速入门和实践。 Fortran与CUDA的环境搭建以及编写第一个Fortran程序。
     
  • Linux下CUDA Fortran环境搭建
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    本教程详细介绍了在Linux环境下配置和安装CUDA Fortran开发工具的过程，涵盖必要的软件包安装、驱动程序设置及编译器配置等步骤。适合希望利用NVIDIA GPU进行高性能计算的开发者学习参考。 在Ubuntu或CentOS上搭建CUDA Fortran、HPC SDK以及CUDA的步骤如下： 1. 安装必要的依赖项。 2. 下载并安装NVIDIA驱动程序。 3. 安装CUDA Toolkit，同时注意选择与系统兼容的版本。 4. 配置环境变量以确保正确使用新安装的工具包。 5. 测试安装是否成功。可以通过编译和运行示例代码来验证。 对于CUDA Fortran而言： - 下载并安装NVIDIA HPC SDK（包含CUDA Fortran）。 - 确保已配置好相应的环境变量，以便能够调用Fortran编译器和其他工具。 - 编写测试程序，并使用提供的模块和库进行编译与运行。 请根据官方文档或相关教程执行以上步骤。
     
  • CUDA-Fortran高效编程实战（一）- 小小河-20140422.pdf
    优质
    本PDF文档为《CUDA-Fortran高效编程实战》系列的第一部分，由小小河于2014年发布。内容主要介绍如何利用Fortran语言进行高性能并行计算开发，并结合NVIDIA的CUDA技术优化程序效率。适合科研及工程领域专业人士学习参考。 CUDA-Fortran高效编程实践（一）由小小河撰写于2014年4月22日。
     
  • CUDA Fortran for Scientists and Engineers (English PDF Original Edition)
    优质
    本书为科学家和工程师提供了一本全面介绍如何使用NVIDIA CUDA架构进行并行计算的教程与参考书，侧重于Fortran编程语言。 本段落件面向开发或维护Fortran计算机模拟与应用的科学家及工程师，并希望利用图形处理单元（GPU）的并行计算能力来加速其代码的人士。本段落旨在向读者提供使用CUDA Fortran进行GPU编程的基础知识以及一些典型示例，同时避免使编写CUDA Fortran代码本身成为主要任务。
     
  • 用Python编写CUDA程序的技巧
    优质
    本文章介绍了使用Python进行CUDA编程的相关技巧，帮助开发者更高效地利用GPU加速计算任务。适合有一定Python和CUDA基础的读者阅读。 下面为大家介绍使用Python编写CUDA程序的方法。我觉得这方面的内容非常有用，现在分享给大家作为参考。希望大家能够跟随我一起来了解一下。
     
  • 用Python编写CUDA程序的技巧
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    本教程介绍如何利用Python语言高效地编写和优化CUDA程序，涵盖GPU编程基础、性能调试及常用库的使用方法。 使用Python编写CUDA程序主要有两种方式： * Numba * PyCUDA Numbapro现已不再推荐使用，其功能已经被拆分并分别集成到了accelerate和Numba中。 以下是一个关于如何在函数上方添加相关指令标记以使Python代码可以在GPU上运行的例子： ```python import numpy as np from timeit import default_timer as timer from numba import jit @jit(nopython=True) def example_function(x): return x ** 2 x = np.arange(100).astype(np.float32) start = timer() y = example_function(x) end = timer() print(Time elapsed in seconds is:, end - start) ``` Numba通过即时编译机制（JIT）优化Python代码，能够针对特定硬件环境进行优化，并且支持CPU和GPU的并行计算。此外，它还与NumPy兼容良好，使得编写在GPU上运行的高效Python程序变得简单便捷。
     
  • cuda-pcl：展示CUDA-PCL库用法的项目
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    cuda-pcl 是一个开源项目，旨在通过实例演示如何利用CUDA-PCL库增强点云数据处理效率，适用于需要高性能计算的研究者和开发者。 cuda-pcl 是一个包含用于处理点云的CUDA库以及示例代码的项目。每个子文件夹都包括以下内容： - 由CUDA实现的细分库。 - 示例代码，展示如何使用这些库，并可以通过与PCL进行比较来检查性能和准确性。 要开始使用，请按照下面的步骤操作。 第一步：安装依赖项 通过SDKManager安装Jetpack4.4.1。然后安装PCL（包括本征）： ``` $sudo apt-get update $sudo apt-get install libpcl-dev ``` 第二步：构建项目 进入任意子文件夹，执行以下命令进行编译： ```bash $ make ``` 第三步：运行程序 首先提升CPU和GPU的性能： ``` $ sudo nvpmodel -m 0 $ sudo jetson_clocks ``` 使用方法如下所示： ``` $ ./demo [*.pcd] ```