CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它允许开发者使用NVIDIA的GPU来进行通用计算。CUDA编程实例通常涉及使用C/C++语言,并且需要在Linux操作系统环境下进行。
CUDA编程主要涉及以下几个核心概念:
CUDA编程主要分为以下几种类型:
__syncthreads()
进行线程块内的同步。以下是一个简单的CUDA程序示例,它在GPU上计算两个数组的和:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
c[index] = a[index] + b[index];
}
int main() {
int n = 10;
int size = n * sizeof(int);
int *h_a = (int*)malloc(size);
int *h_b = (int*)malloc(size);
int *h_c = (int*)malloc(size);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
h_a[i] = i;
h_b[i] = i * i;
}
int *d_a, *d_b, *d_c;
cudaMalloc((void**)&d_a, size);
cudaMalloc((void**)&d_b, size);
cudaMalloc((void**)&d_c, size);
cudaMemcpy(d_a, h_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, h_b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
add<<<n, 1>>>(d_a, d_b, d_c);
cudaMemcpy(h_c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
printf("%d + %d = %d\n", h_a[i], h_b[i], h_c[i]);
}
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
free(h_a);
free(h_b);
free(h_c);
return 0;
}
在Linux环境下,使用以下命令编译CUDA程序:
nvcc -o add_cuda add_cuda.cu
然后运行生成的可执行文件:
./add_cuda
cudaGetErrorString()
函数获取详细的错误信息。通过以上步骤,你可以开始在Linux环境下编写和运行CUDA程序。如果遇到具体问题,可以根据错误信息和日志进行调试。
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