CUDA加速學習

今天學習了一下nvidia官方教程第一課

cuda 提供了一種可擴充套件 c、c++、python 和 fortran 等語言的編碼正規化

我對 cuda理解，cuda就像是c的超集一樣，提供了對gpu的操作，我目前覺得cuda沒有太多物件導向的東西，更多的是面向過程的**

cpu上的**稱為主機**，而在gpu上的**稱為裝置**，gpu就可以理解成一種外設一樣，專門用來處理一些計算

在呼叫gpu後，需要在cpu上加同步鎖等待gpu執行完成(cpu給gpu傳送一條指令，gpu就去算去了，等完了再返回給cpu，感覺就像是io裝置一樣)

cuda 為許多常用程式語言提供擴充套件，在此文以c++為例

.cu是 cuda 加速程式的副檔名

void cpufunction()

__global__ void gpufunction()
int main()

cudadevicesynchronize();

為同步鎖，cpu等待gpu運算完成

nvcc -arch=sm_70 -o out some-cuda.cu -run

nvcc類似於gcc，一種編譯器，需要指定架構，我估摸著guda針對不同架構做了不同的優化，-o輸出檔案

blockdim.x和threaddim.x為執行緒塊數和每個執行緒塊內線程數 ，可以模擬程序與執行緒

乙個經典的cuda並行程式，每個執行緒只處理

threadidx.x + blockidx.x * blockdim.x及+stride的索引

stride = griddim.x * blockdim.x;

cuda的記憶體分配和釋放使用

cudamallocmanaged，cudafree，可以模擬於malloc和free 

cudagetlasterror()，對於一些沒有返回值的函式，當使用者想知道該函式處理過程中是否出錯就用該介面獲取狀態

cudaerror_t err;

err = cudamallocmanaged(&a, n) 

常用的err狀態

最後看乙個cuda加法樣例吧~

#include #include inline cudaerror_t checkcuda(cudaerror_t result)

return result;
}void initwith(float num, float *a, int n)
}__global__
void addvectorsinto(float *result, float *a, float *b, int n)
}void checkelementsare(float target, float *array, int n)
} printf("success! all values added correctly.\n");
}int main()

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