乙個cuda程式包含了以下兩個部分的混合：
1、在cpu上執行的主機**寫乙個cuda c程式，你需要以下幾個步驟：2、在gpu上執行的裝置**
nvidia的cuda nvcc編譯器在編譯過程中將裝置**從主機**中分離出來。主機**是標準的c**，使用c編譯器進行編譯。裝置**即核函式，是用擴充套件的帶有標記資料並行函式關鍵字的cuda c語言編寫的，通過nvcc進行編譯。
1、用準用的副檔名.cu來建立乙個原始檔使用gpu來編寫乙個"hello world"程式：2、使用cuda nvcc編譯器來編譯程式
3、從命令列執行可執行檔案，這個檔案有可在gpu上執行的核心**
#include
__global__ void helloworld()
int main()
修飾符__global__告訴編譯器這個函式將從cpu中呼叫，然後在gpu上執行。核函式必須有乙個void返回型別。編譯：<<< >>>裡面的引數是執行配置，第乙個值是網格維度，也就是啟動塊的數目。第二個值說明每個塊使用多少執行緒來執行核心函式(塊維度)，這裡表示有10個gpu執行緒會被呼叫。
同乙個塊中的執行緒可以互相協作。
有時候為了除錯程式，可以將執行引數設定為<<<1,1>>>，模擬序列執行，可以用於驗證結果是否正確。
cudadevicerest()用來顯示地釋放和清空當前程序中與當前裝置有關地所有資源。
nvcc hello.cu -o hello
執行./hello
結果如下：
hello world from cpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
hello world from gpu
如果nx沒有設定過環境變數，那麼直接使用nvcc編譯會報錯誤，這裡需要設定環境變數：cuda程式設計結構：開啟~/.bashrc ，新增環境變數如下:
export ld_library_path=/usr/local/cuda/lib
export path=$path:/usr/local/cuda/bin
1、分配gpu記憶體。從cuda6.0開始，nvidia提出了名為「統一定址」的程式設計模型的改進，它連線了主機記憶體核裝置記憶體空間，可使用單個指標訪問cpu和gpu記憶體，無須彼此之間手動拷貝資料。2、從cpu記憶體中拷貝資料到gpu記憶體。
3、呼叫cuda核心函式來完成程式指定的運算。
4、將資料從gpu中拷回cpu記憶體。
5、釋放gpu記憶體空間。
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