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CUDA：分离编译的实例 C/C++
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算架构，可以利用GPU（图形处理器）进行高性能计算。在开发CUDA程序时，分离编译是一种常用的技术，可以将主机代码（运行在CPU上）和设备代码（运行在GPU上）分开编译，以提高代码的可维护性和灵活性。本文将介绍如何使用分离编译来开发CUDA程序，并提供相应的C/C++源代码示例。
首先，我们需要安装CUDA开发环境，并确保系统中已经安装了适当的NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。接下来，我们将通过一个简单的向量相加的示例来演示CUDA分离编译的用法。
示例代码如下：
主机代码（host.cu）：
#include <iostream>
extern "C" void addVectors(c++ nvcc编译CUDA程序入门示例
nvcc nvcc是NVIDIA CUDA Compiler，用来编译host和device程序。 这里的术语： host：指CPU及其内存 device：指GPU及其内存 使用nvcc，就可以编译CUDA程序，CUDA程序包括host代码和device代码。 在安装CUDA Toolkit后，nvcc内含其中。 注意要安装与显卡版本匹配的CUDA Toolkit。 我的nvcc版本： % nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Cop
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