CUDA：实现多GPU的一维卷积(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-12-03 10:12:51 发布

源代码大师

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分类专栏： CUDA实战教程文章标签：深度学习人工智能

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本文展示了如何利用CUDA在多个GPU上执行一维卷积，通过将信号分割并分配给不同GPU，分别进行FFT、逐元素相乘和iFFT操作，最终合并结果。这是一个基础示例，实际应用需要更多优化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CUDA：实现多GPU的一维卷积

在多GPU上实现一维卷积需要使用CUDA的多GPU功能。以下是一个使用多GPU进行一维卷积的示例代码。在此示例中，我们将信号分成多个部分，每个部分分配给不同的GPU处理。请注意，这个示例仅用于说明目的，实际应用中需要考虑更多细节和优化。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cufft.h>

#define SIGNAL_LENGTH 1024
#define NUM_GPUS 2

// CUDA错误检查宏
#define CUDA_CHECK_ERROR(err) \
    if (err != cudaSuccess) { \
        printf("CUDA error: %s at line %d\n", cudaGetErrorString(err), __LINE__); \
        exit(-1); \
    }

// CUFFT错误检查宏
#define CUFFT_CHECK_ERROR(err) \
    if (err != CUFFT_SUCCESS) { \
        printf("CUFFT error: %d at line %d\n", err, __LINE__); \
        exit(-1); \
    }

// 生成随机信号
void generate_signal(float *signal, int length) {
    for (int

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