cuda编程笔记2(打印显卡性能算力)

本文记录了如何使用CUDA来打印显卡的性能算力,展示了一段简短的代码实现。

在这里插入图片描述

打印显卡性能算力

#include <iostream>
#include <memory>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cuda.h>
#include "drvapi_error_string.h"

/* CUDA error check macro */
#define MY_CUDA_CHECK(res, text)                                        \
  if ((res) != CUDA_SUCCESS) {                                          \
    fprintf(stderr, "%s failed: res = %d->%s\n", (text), (res), getCudaDrvErrorString((res))); \
    exit(1);                                                            \
  }

int main()
{
   
   
	/* initialize CUDA */
	CUresult res;
	res = cuInit(0);
	MY_CUDA_CHECK(res, "cuInit()");

	/* check GPU is setted or not */
	int device_num;
	res = cuDeviceGetCount(&device_num);
	MY_CUDA_CHECK(res, "cuDeviceGetCount()");

	if (device_num == 0) {
   
           // no GPU is detected
		fprintf(stderr, "no CUDA capable GPU is detected...\n");
		exit(1);
	}

	printf("%d GPUs are detected\n\n", device_num);

	for (int i = 0; i < device_num; i++)
	{
   
   
		/* get device handle of GPU No.i */
		CUdevice dev;
		res = cuDeviceGet(&
### 关于 CUDA 学习教程 对于希望深入了解 CUDA 和其应用的学习者来说,存在多种资源可供利用。NVIDIA 官方文档提供详尽指导,不仅涵盖了基础概念介绍,还包括高级特解析[^3]。 ### GPU 编程入门指南 GPU 编程涉及理解如何编写能够在图形处理单元上高效执行的任务。通过使用 CUDA 技术栈,开发者能够针对 NVIDIA 显卡优化程序能。这通常意味着要掌握特定的编程模型,比如内核函数的设计与调用方式[^2]。 ```cpp // 这是一个简单的向量加法 CUDA 内核实现例子 __global__ void vectorAdd(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]; } ``` 上述代码片段展示了怎样定义一个可以在 GPU 上并发执行的操作;这里的关键在于 `__global__` 修饰符指示这是一个可被主机调用但在设备端运行的方法。 ### C++ 示例项目 当涉及到具体实践时,在主函数里设置必要的参数如数组尺寸、每组内的线程数目以及总的线程块数量是非常重要的。此外还需要考虑内存管理方面的工作,例如动态分配空间给输入/输出数据结构并适当初始化这些变量[^4]。 ```cpp int main() { const int size = N; // 假设已知大小为 N 的情况 const int threads_per_block = 256; const int blocks = (size + threads_per_block - 1) / threads_per_block; // 动态分配 CPU 端存储区域... // ...省略部分细节... // 调用之前定义好的 kernel 函数 vectorAdd<<<blocks, threads_per_block>>>(d_a, d_b, d_c, size); // 同步等待 GPU 执行完毕后再继续后续操作 // 清理工作... } ``` 这段伪代码说明了典型的应用场景下如何配置和启动一次异步计任务,并确保所有准备工作都已完成以便顺利传递至硬件层面去处理实际的数据集。 ### 探索更多在线资源 为了进一步提升技能水平,访问官方论坛和技术博客往往能获得最新资讯和支持案例分享。同时也可以关注一些专注于高能计领域的第三方网站或平台上的文章系列,它们经常会有针对地发布有关 CUDA 及其他相关主题的教学材料。
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