CUDA：分离编译的案例实现

CUDA：分离编译的案例实现

在进行CUDA编程时，我们经常需要涉及到对大规模数据进行处理，这就要求我们使用可拓展的架构来完成计算任务。然而，大规模的程序往往会包含数百甚至数千个文件，对于编译速度的影响也不容忽视。为了解决这一问题，我们可以采用分离编译的方式来进行CUDA程序的开发。

分离编译的核心思想是将程序代码分成多个小文件，每个文件单独进行编译，最后再将它们链接成一个可执行文件。这种方式可以提高编译速度，同时也方便代码的维护和开发。

下面我们来看一个简单的案例，对如何使用分离编译进行CUDA程序开发进行介绍。

代码如下：

kernel.cu

#include <stdio.h>
#include "kernel.h"

__global__ void kernel(float *a, float *b, float *c, int n) 
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) 
    {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

kernel.h

#ifndef KERNEL_H
#define KERNEL_H

__global__ void kernel(float *a, float *b, float *c, int n);

#endif // KERNEL_H

main.cu

#include <stdlib.h>
#include <std