NVIDIA/cuda-samples

何を解決するか

このリポジトリは、NVIDIA CUDA Toolkit を使用する開発者向けの包括的なリファレンス実装およびサンプルのコレクションを提供します。CUDA機能の使い方、GPUアクセラレートアルゴリズムの実装、CUDA環境の正しく設定されているかの検証を支援します。

仕組み

プロジェクトは C++ と Python のサンプルに分かれています。C++ サンプルは CMake でビルドされ、特定の GPU アーキテクチャ（SM バージョン）をターゲットにできます。Python サンプルは CUDA Python ライブラリの cuda.core API を使用し、NumPy および CuPy と連携してメモリ操作やプログラム起動を実行します。

対象ユーザー

GPUプログラミングの実践的な例が必要な CUDA 開発者向けです。初心者が基本的なベクタ加算から始める場合から、分散計算や PyTorch、TensorFlow とのフレームワーク相互運用を実装する上級者まで対応しています。

主な特徴

• 多言語対応：C++ と Python の両方のサンプルを含みます。
• 広範なプラットフォーム対応：Linux、Windows、Tegra および QNX プラットフォーム向けのクロスコンパイルをサポートします。
• 広範なカバー範囲：リダクション、ヒストグラム、FFT、ストリームオーバーラップ、マルチGPUピアツーピアパターンなどのコアコンセプトをカバーします。
• 自動テスト：環境の健全性チェックとして、すべてのサンプルを実行する run_tests.py スクリプトを含んでいます。
• フレームワーク相互運用：PyTorch および TensorFlow との CUDA 統合を目的とした特定のサンプルを提供します。