TuringAs 使用教程

TuringAs 使用教程

turingas Assembler for NVIDIA Volta and Turing GPUs turingas 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/turingas

1. 项目介绍

TuringAs 是一个开源的 SASS(低级汇编语言)汇编器,专门为 NVIDIA Volta (SM70)、Turing (SM75) 和 Ampere (SM80) GPU 设计。它支持包含文件、内联 Python 代码等特性,并提供了简单易用的命令行界面,可以帮助开发者生成针对这些 GPU 架构的优化的二进制代码。

2. 项目快速启动

安装

首先,确保您的系统中已安装 Python 3.6 或更高版本。然后,从 GitHub 下载 TuringAs 项目,并执行以下命令安装库:

python setup.py install

使用

安装完成后,您可以使用以下命令来编译您的 SASS 代码:

python -m turingas.main -i input.sass -o output.cubin -arch <架构编号>

其中,<架构编号> 可以是 70(对应 Volta),75(对应 Turing),或 80(对应 Ampere)。例如:

python -m turingas.main -i input.sass -o output.cubin -arch 75

这将编译 input.sass 文件,并将输出结果保存到 output.cubin 文件中。

3. 应用案例和最佳实践

包含文件

您可以在 SASS 代码中使用 #include 指令来包含其他文件。这对于重用代码片段非常有用。

#include "headers/header.sass"

内联 Python 代码

TuringAs 允许在汇编代码中直接嵌入 Python 代码,以便在汇编过程中进行计算或决策。

# 在汇编代码中使用 Python 计算
#define PI python: 3.141592653589793

4. 典型生态项目

以下是与 TuringAs 相关的一些开源项目,它们可以为您的开发提供参考或扩展:

  • AsFermi:针对 NVIDIA Fermi GPU 的 SASS 汇编器。
  • MaxAs:针对 NVIDIA Maxwell 和 Pascal GPU 的 SASS 汇编器。
  • KeplerAs:针对 NVIDIA Kepler GPU 的 SASS 汇编器。

这些项目展示了如何为不同的 NVIDIA GPU 架构开发汇编器,并为 TuringAs 的功能扩展提供了灵感。

turingas Assembler for NVIDIA Volta and Turing GPUs turingas 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/turingas

内容概要:本文详细介绍了基于滑模控制(SMC)和H∞控制相结合的方法应用于永磁直线同步电机(PMLSM)的鲁棒控制。首先阐述了PMLSM的基本数学模型及其物理意义,包括d-q坐标系下的电压方程和运动方程。随后解释了滑模控制的工作原理,重点在于如何构建滑模面并确保系统沿此面稳定运行。接着讨论了H∞控制的目标——即使在不确定条件下也能保持良好的性能表现。文中还提供了具体的Matlab代码实例,展示了如何利用Matlab控制系统工具箱进行H∞控制器的设计。最后给出了一段完整的Matlab程序框架,演示了两种控制方法的具体实现方式。 适合人群:从事电机控制领域的研究人员和技术人员,尤其是那些想要深入了解滑模控制和H∞控制理论及其在实际工程中应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要提高永磁直线同步电机控制系统抗干扰能力和鲁棒性的场合,如工业自动化生产线、精密加工设备等。通过学习本篇文章提供的理论知识和编程技巧,读者能够掌握这两种先进控制策略的应用方法,从而提升自身解决复杂控制问题的能力。 其他说明:文中所涉及的内容不仅限于理论讲解,还包括了大量的实战经验分享,有助于读者快速上手并在实践中不断改进自己的设计方案。同时鼓励读者积极尝试不同的参数配置,以便找到最适合特定应用场景的最佳解决方案。
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