Jetson 上的 CUDA 入门全攻略——通俗易懂版

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Jetson 上的 CUDA 入门全攻略——通俗易懂版

一、前言

在 NVIDIA Jetson 开发板上，CUDA 是释放 GPU 算力的关键工具。它让 GPU 不再只是渲染图形，而是能够加速 AI 推理、图像处理、科学计算等各种并行任务。本文面向初学者，用通俗的语言和流程图，带你快速理解 CUDA 在 Jetson 中的用法，并配合一个实战案例来说明。

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二、什么是 CUDA？

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的 GPU 通用计算平台。它的作用就是让你用 C/C++（甚至 Python）这样的熟悉语言，去编写能在 GPU 上跑的程序。

• CPU：工人不多，但能做各种各样的任务。
• GPU：有成百上千个“小工人”，擅长批量干重复的活。
• CUDA：就是你给这些 GPU 小工人下达任务的工具和语言。

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三、CUDA 在 Jetson 上的工作流程

[CPU 分配和准备数据]
        ↓
[把数据传给 GPU 内存]
        ↓
[调用 GPU Kernel（成千上万线程并行处理）]
        ↓
[结果传回 CPU 内存]
        ↓
[CPU 后续处理或输出结果]

流程图示意

 ┌─────────┐        ┌─────────────┐        ┌─────────┐
 │  CPU    │  →     │   GPU 内存   │  →     │  GPU 核心 │
 │(Host)   │        │ (Device)    │        │ (Threads)│
 └─────────┘        └─────────────┘        └─────────┘
      ↑                   ↓                     ↑
      └────────── 数据回传 ────────────────────┘

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四、CUDA 编程的基本结构

在 Jetson 上写 CUDA 程序，一般有 5 个步骤：

1. 准备数据（CPU 内存中分配并初始化）
2. 分配 GPU 内存（cudaMalloc）
3. 拷贝数据到 GPU（cudaMemcpy）
4. 在 GPU 上执行 Kernel（<<<...>>> 语法）
5. 结果拷回 CPU 并释放资源

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五、实战案例：向量加法

假设我们要计算两个数组相加：

#include <stdio.h>

__global__ void vectorAdd(const float *A, const float *B, float *C, int N) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (idx < N) C[idx] = A[idx] + B[idx];
}

int main() {
    int N = 1<<16; // 65536 元素
    size_t size = N * sizeof(float);

    // 1. 在 CPU 上分配内存
    float *h_A = (float*)malloc(size);
    float *h_B = (float*)malloc(size);
    float *h_C = (float*)malloc(size);

    // 初始化数据
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        h_A[i] = 1.0f;
        h_B[i] = 2.0f;
    }

    // 2. 在 GPU 上分配内存
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc((void**)&d_A, size);
    cudaMalloc((void**)&d_B, size);
    cudaMalloc((void**)&d_C, size);

    // 3. 把数据从 CPU 拷贝到 GPU
    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 4. 调用 GPU 计算
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);

    // 5. 把结果拷回 CPU
    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 验证结果
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        printf("%f ", h_C[i]); // 预期输出 3.000000
    }
    printf("\n");

    // 释放内存
    free(h_A); free(h_B); free(h_C);
    cudaFree(d_A); cudaFree(d_B); cudaFree(d_C);
    return 0;
}

运行结果示例：

3.000000 3.000000 3.000000 3.000000 3.000000

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六、Jetson 上运行 CUDA 程序的步骤

1. 安装 JetPack SDK（已包含 CUDA 工具链和驱动）

2. 将 .cu 源文件放在开发板上

3. 使用 nvcc 编译：

   nvcc vectorAdd.cu -o vectorAdd
   

4. 运行程序：

   ./vectorAdd
   

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七、常见问题

• 程序运行但结果不对 → 检查 cudaMemcpy 方向参数是否正确
• 提示找不到 nvcc → 可能是 CUDA 未正确安装或路径未添加
• GPU 占用低 → 增加数据规模或优化线程块配置

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八、总结

在 Jetson 上使用 CUDA，可以显著提升数据并行任务的执行速度。初学者只要掌握 数据拷贝 + Kernel 启动 这两个核心概念，再配合 NVIDIA 提供的数学库（cuBLAS、cuDNN），就能快速开发出高性能的 AI 应用。

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