僅作個人記錄
參考：cuda程式設計（四）並行化我們的程式_mingchao_sun-csdn部落格
順便說一句，這位博主的cuda系列寫的很清晰，關於環境配置，也建議參考這位博主，簡單直接就行。
過程中碰到問題，還是建議檢視官方api文件
cuda runtime api :: cuda toolkit documentation
上一次的**（單執行緒）速度很拉閘，原因是（來自：cuda程式設計（四）並行化我們的程式_mingchao_sun-csdn部落格）：
在 cuda 中，gpu記憶體用於儲存複製過來的資料的部分，稱為global memory。global memory是沒有 cache 的，而且，訪問global memory 所需要的時間（即 latency，延遲）是非常長的，通常是數百個 cycles(時鐘週期)。由於我們的程式只有乙個 thread，所以每次它讀取 global memory 的內容，都要等到讀取資料、累加到 sum 之後，才能進行下一步。這就是為什麼**表現會這麼的差，所使用的記憶體頻寬這麼的小的原因。
由於 global memory 沒有 cache，所以避開巨大的 latency 的方法，是利用大量的threads。假設現在有大量的 threads 同時執行，那麼當乙個 thread 讀取記憶體，開始等待結果的時候，gpu 就可以切換到下乙個 thread，並讀取下乙個記憶體位置。因此，當thread 的數目夠多的時候，就可以完全把 global memory 的巨大 latency 隱藏起來了，而此時就可以有效利用gpu的記憶體頻寬。
所以我們需要並行化我們的程式
#include #include #include //用於計時
#include #include using namespace std;
#define thread_num 1024
#define data_size 1048576
int data[data_size];
//產生隨機數
void generatenum(int *data, int size)
void printdeviceprop(const cudadeviceprop &prop)
//cuda初始化
bool initcuda()
} cudasetdevice(device);//決定使用編號為device的gpu
return true;
}//__global__函式（gpu上執行），計算立方和
__global__ void sum_squares(int *num, int *result, clock_t *time)
int main()
耗時：3189869/(
1620000
∗1000)=
0.001969
s3189869 / (1620000*1000) = 0.001969s
318986
9/(1
6200
00∗1
000)
=0.0
0196
9s記憶體頻寬：
data_size 為 1048576 = 1024*1024 也就是 1m，1m 個 int(32bits) 數字的資料量是 1m * (32/8) byte= 4mb，記憶體頻寬約為：
4 mb
/0.001969s=
2031.488mb
/s=2.03gb
/s4mb / 0.001969s = 2031.488mb/s = 2.03gb/s
4mb/0.
0019
69s=
2031
.488
mb/s
=2.0
3gb/
s已經是快了很多了，是之前的600多倍，不過1050ti的記憶體頻寬在 112 gb/s，還是不夠。
關於threadidx，可以看cuda（10）之深入理解threadidx_林微的部落格-csdn部落格
或者看programming guide :: cuda toolkit documentation
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