| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- Pyverilog 설치
- gpgpu-sim
- 딥러닝 가속기
- pytest-pythonpath 설치 오류
- AMBA
- DNN 가속기
- CLOCK GATING
- DNN Accelerator
- 컨벌루션 연산
- Pyverilog 튜토리얼
- linux makefile 작성
- CUDA
- linux c 컴파일
- Data HAzard
- Pyvrilog tutorial
- pyverilog 설치 오류
- 데이터 해저드
- 클럭 게이팅
- Makefile compile
- CDC
- Design DNN Accelerator
- pygraphviz 설치 오류
- linux c++ 컴파일
- 대구 반도체 설계기업 특화
- 이진수 곱셈 알고리즘
- 남산업힐
- gcc 컴파일
- makefile
- systolic array
- Pyverilog 실행
- Today
- Total
목록CUDA (3)
오늘은 맑음
CUDA 실행시키기
CUDA 실행시켜보기 CUDA를 설치했다면 실행을 시켜보아야겠죠 위와 같은 결과를 확인할 수 있습니다. ※참고로 blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x에 빨간 줄이 생기며 정의되어있지 않다고 뜨지만 무시하셔도 됩니다.
window visual studio15/cuda8.0 설치
window환경에서 visual studio 15/CUDA 8.0 설치하기 CUDA를 설치하려면 먼저 visual studio를 설치해야 합니다. 저는 visual studio 15버전을 미리 설치해 두었으므로 생략하도록 하겠습니다. 1. CUDA를 다운로드하기https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive에서 다운로드하실 수 있습니다.다음 창이 뜨면 본인에게 맞는 옵션을 선택 후 다운로드 하시면 됩니다. 2. CUDA 설치하기 동의 및 계속을 쭉 눌러주시면 됩니다 3. 환경변수가 잘 설정되었는지 확인하기path에 CUDA_PATH가 잘 설정되어있나 확인해줍니다.환경변수까지 확인을 하셨으면 visual studio를 켜시고 프로젝트를 만들어줍니다.저는 CU..
cudaMalloc((void**)&dev_M, BufferSize);dev_M에 대한 device memory를 BufferSize만큼 할당 cudaMalloc((void**)&dev_N, BufferSize); dev_N에 대한 device memory를 BufferSize만큼 할당 cudaMalloc((void**)&dev_P, BufferSize); dev_P에 대한 device memory를 BufferSize만큼 할당 cuda에서 제공하는 메모리 복사 함수cudaMemcpy(dev_M, host_M, BufferSize, cudaMemcpyHostToDevice);만약 마지막 변수가 cudaHostToDevice면 device의 변수인 dev_M을 호스트의 변수인 host_M으로 BufferS..