来自康奈尔大学的路线图 - CUDA入门

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康奈尔虚拟工作坊：CUDA入门

来源：https://cvw.cac.cornell.edu/cuda-intro 本主题讲解使用C语言进行基本CUDA编程。需要具备C语言的基础知识，并对GPU架构和并行计算有一定了解。因此，建议您先完成以下主题：C语言编程入门（https://cvw.cac.cornell.edu/cintro）、GPU架构理解（https://cvw.cac.cornell.edu/gpu-architecture）以及并行编程概念与高性能计算（https://cvw.cac.cornell.edu/parallel）。不需要事先具备CUDA编程或GPU使用经验。

如果您需要参考，NVIDIA提供了完整的CUDA文档。访问其网站可查看最新版本的NVIDIA CUDA运行时API（http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/index.html）和CUDA C编程指南（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html）。

在TACC的Frontera或Vista上使用CUDA

Frontera用户指南（https://docs.tacc.utexas.edu/hpc/frontera）和Vista用户指南（https://docs.tacc.utexas.edu/hpc/vista）仅提供少量关于GPU的章节，包含节点类型、作业提交和机器学习软件信息。TACC建议访问NVIDIA官网（https://docs.nvidia.com/cuda）获取最新的CUDA文档。

在Frontera或Vista上，CUDA工具包位于$TACC\_CUDA\_DIR中。请务必加载CUDA模块，以确保$TACC\_CUDA\_DIR已定义，并且工具可在$PATH中找到。要加载此模块，请在Frontera上运行加载CUDA 12.2的命令，或在Vista上运行加载CUDA 12.5的命令。