在C语言中调用CUDA

最新推荐文章于 2024-07-23 14:52:48 发布

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文章标签： c语言开发语言 C/C++

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C/C++ 专栏收录该内容

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本文介绍了如何在C语言中使用CUDA进行并行计算，通过一个简单的向量加法示例展示了CUDA的基本用法，包括GPU内存分配、数据传输、核函数调用以及编译运行步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在C语言中调用CUDA

在现代计算机领域，图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）已经成为了重要的计算资源。由于其并行计算能力强大，许多科学计算、机器学习和深度学习等领域的任务都可以利用GPU进行加速。NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于并行计算的平台和编程模型，可以让开发者轻松地在GPU上编写并行程序。

本文将介绍如何在C语言中调用CUDA，通过一个简单的示例来展示CUDA的基本用法。

首先，确保你的计算机上已经正确安装了CUDA开发环境。接下来，我们将创建一个包含CUDA代码的C文件，然后使用CUDA编译器进行编译。

下面是一个简单的示例代码：

#include <stdio.h>

// GPU核函数，将向量的每个元素加1
__global__ void

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在.c文件中调用cuda函数

wang11234514的专栏

04-19

6496

问题描述：假设在Ubuntu的一个用户目录下有2个文件，main.c， VectorAdd.cpp，其中 VectorAdd.cpp有vectorAdd函数，main.c提供程序的入口main函数。现在为了在main.c中实现两个向量相加的操作，就需要调用 VectorAdd.cpp中的vectorAdd函数首先列出三个文件中的内容 //VectorAdd.cpp extern "C"

C#与GPU加速（如NVIDIA CUDA）在视频处理中的应用：提高性能与效率的最佳实践

最新发布

威哥说编程

05-08

866

C#与NVIDIA CUDA的结合，能够充分发挥GPU的强大计算能力，从而加速视频编解码、转码、图像处理等视频处理任务。通过P/Invoke和CUDA.NET等工具，C#开发者可以高效地实现GPU加速，在视频流传输和实时视频处理中获得显著的性能提升。通过本文的介绍与示例，开发者可以了解到如何在C#中利用CUDA加速视频处理，并掌握如何实现高效的视频编解码、转码等操作，为实现高性能视频流传输提供有力的技术支持。

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CUDA C编程（三十二）多GPU间细分计算

AAAA202012的博客

03-12

1288

在多设备上分配内存在从主机向设备分配计算任务之前，需要确定在当前中有多少可用的GPU: int ngpus; cudaGetDeviceCount(&ngpus); printf("CUDA-capable devices: %i\n",ngpus); 一旦GPU的数量已经确定，接下来就需要为多个设备声明主机内存、设备内存、流和事件。保存这些变量的一个简单方法是使用数组，声明如下： float *d_A[NGPUS], *d_B[NGPUS], *d_C[NGPUS]; floa

CUDA C语言

Zender

07-20

2404

CUDA C不是C语言，而是对C语言进行扩展。CUDA对C的扩展主要包括以下四个方面：函数类型限定符，用来确定函数是在CPU还是在GPU上执行，以及这个函数是从CPU调用还是从GPU调用。 device，device表示从GPU上调用，在GPU上执行；global，定义一个keinel函数,入口函数,表示在CPU上调用，在GPU上执行，也就是所谓的内核(kernel)函数；内核主要用来执行多线程调

C++调用cuda库函数

qq_34176467的博客

07-03

1516

C++调用CUDA库函数

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weixin_42202072的博客

10-25

2465

在C文件中调用CUDA 最近在写一些CUDA的kernel，想要给C项目中的一些逻辑加入并行结构进行加速，但是尽量维持嵌入的形势，也就是最终还是进行.c文件的执行，也就需要在.cu中写kernel和执行function，之后再在.c文件中调用。但是看了几个blogs在编译的时候都会出现问题，花了我一些时间来解决，现在记录下来避免以后走弯路。先上代码和编译指令 main.c #include <stdio.h> extern int func(void); void main() {

openssl BIO

jingshaoyou的博客

09-24

358

struct bio_method_st { int type; char *name; int (*bwrite) (BIO *, const char *, size_t, size_t *); int (*bwrite_old) (BIO *, const char *, int); int (*bread) (BIO *, char *, size_t, size_t *); int (*bread_old) (BIO *, char *, int);

C语言与C++源代码如何调用cuda核函数

我的笔记

02-17

4647

.c与.cpp是C与C++源代码，.cu是cuda源代码，核函数是GPU计算用的函数，用__global__标记 .c或.cpp是不可以使用直接调用“add <<<1,3 >>> (a_gpu, b_gpu, c_gpu, num);”类似这样来调用__global__核函数，如果想调用，可以在.cu文件中封装一层，就是在.cu文件中写一个传同样参数的核函数调用函数addKernel(int *a, int *b, int *c, int size)，即在add...

cuda编程 c语言.zip

03-08

CUDA C编程是使用C语言扩展来编写CUDA程序，它允许开发者利用GPU的强大计算能力解决科学计算、数据分析、机器学习和深度学习等领域的问题。 CUDA C编程的核心概念包括以下几点： 1. **CUDA执行模型**：CUDA程序是...

c语言调用graphviz_c语言分析函数调用关系图(call graph)的几种方法

weixin_39722965的博客

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一、基于 Doxygen或 lxr 的API形式的文档系统。二、基于CodeViz， CodeViz是《Understanding The Linux Virtual Memory Manager》的作者Mel Gorman写的一款分析C/C++源代码中函数调用关系的open source工具(类似的open source软件有egypt、ncc)。属于编译器级别的分析工具。三、基于cflo...

cuda c语言编程入门,CUDA C初学者编程（VS2017）

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05-18

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打开VS2017后，文件——新建——项目；找到NVIDIA，有的人说自己的VS中没看见NVIDIA这一项啊，那是因为没有你没有安装CUDA，或者你在安装CUDA的时候参照某教程将Visual Studio Integration 取消勾选安装，其实后来再重新装上就行。创建一个文件夹名为 cuda_test 的项目，然后我们发现其实里面已经有 .cu 文件了，如下图所示。然后，我们像C语言一样生成编...

Cuda C 编程指南（程润伟）

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CUDA C 编程指南，美国华裔教授大牛程润伟最新力作，学习CUDA必备经典图书

CUDA (一)：CUDA C 编程及 GPU 基本知识

cnzzs的博客

07-23

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目录1 CPU 和 GPU 的基础知识2 CUDA 编程的重要概念3 并行计算向量相加4 实践 4.1 向量相加 CUDA 代码 4.2 实践向量相加5 给大家的一点参考资料1 CPU 和 GPU 的基础知识提到处理器结构，有2个指标是经常要考虑的：延迟和吞吐量。所谓延迟，是指从发出指令到最终返回结果中间经历的时间间隔。而...

C#调用CUDA DLL

李亭的专栏

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CUDA dll

C# .Net Framework4.5中配置和使用managedCUDA及常见问题解决办法

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　　主要参考英文帖子。我就不翻译了哈。很容易懂的。　　先说明我的运行平台：　　1、IDE：Visual Studio 2012 C# .Net Framework4.5，使用默认安装路径；　　2、显卡类型：NVIDIA GeForce GT 755M（笔记本用移动显卡）,CUDA Toolkit版本：cuda_6.5.14_windows_general_64，使用默认安装路径。　　3、...

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CUDA 3，CUDA前言线程的组织形式对程序的性能影响是至关重要的，本篇博文主要以下面一种情况来介绍线程组织形式：2D grid 2D block线程索引一般，一个矩阵以线性存储在global memory中的，并以行来实现线性：在kernel里，线程的唯一索引非常有用，为了确定一个线程的索引，我们以2D为例：线程和block索引矩阵中元素坐标线性global memory 的偏移首先可以将th...

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3441

用cuda核函数打印多行hello CUDA！c++调用的printHello.cu库

C语言当中调用GPU

01-14

### C语言调用GPU编程方法在C语言中调用GPU进行计算主要依赖于CUDA（Compute Unified Device Architecture），这是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用编程接口(API)[^1]。通过CUDA，开发者可以利用支持CUDA的图形处理单元（GPU）来加速应用程序中的计算密集型部分。 #### 方法概述为了使CPU上的主机程序能够与GPU交互，通常需要遵循以下几个方面： - **初始化设备**：选择要使用的特定GPU设备，并设置必要的环境变量。 - **分配显存**：为数据传输到GPU准备足够的空间；这涉及到使用`cudaMalloc()`函数为设备端的数据结构分配内存。 - **复制数据至GPU**：将输入数据从主机拷贝到设备上，以便后续操作；此过程可通过`cudaMemcpy()`完成。 - **定义核函数**：编写将在GPU上运行的小型子程序——即所谓的“内核”。这些内核会被多个线程并发执行。 - **启动核函数**：指定网格尺寸(grid dimensions)以及区块数量(blocks per grid)，并通过<<<...>>>语法发起异步调用来触发执行。 - **获取结果**：当所有工作完成后，再次使用`cudaMemcpy()`把最终的结果带回给主机侧的应用层逻辑去进一步处理或展示出来。 - **清理资源**：释放之前申请过的任何临时存储区和其他不再需要的对象实例化副本。 #### 实际案例分析下面给出一段具体的代码片段作为例子说明上述流程的实际运用方式: ```c #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> // 定义一个简单的加法运算器作为我们的测试目标 __global__ void add(int n, float *x, float *y) { int index = threadIdx.x; int stride = blockDim.x; for (int i = index; i < n; i += stride){ y[i] = x[i] + y[i]; } } int main(void) { const int arraySize = 5; const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 }; const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 }; int c[arraySize] = { 0 }; // Host allocations and initializations... size_t size = arraySize * sizeof(float); float *dev_a = NULL; float *dev_b = NULL; cudaError_t cudaStatus; // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system. cudaStatus = cudaSetDevice(0); // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output). cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size); cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size); // Copy input vectors from host memory to GPU buffers. cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element. add <<<1, arraySize>>>(arraySize, dev_a, dev_b); // Wait for GPU to finish before accessing on host cudaDeviceSynchronize(); // Copy output vector from GPU buffer to host memory. cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_b, size, cudaMemcpyDeviceToHost); printf("{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%f,%f,%f,%f,%f}\n", c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]); // Free device global memory cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); return 0; } ``` 这段代码实现了两个向量相加的功能，其中每个元素都分别对应位置求和。这里的关键在于理解如何配置好硬件上下文之后再加载待处理的数据集进入显卡内部的工作区域，接着安排适当规模的任务队列让它们尽可能高效地运作起来，最后记得回收所占用的一切外部设施以免造成不必要的浪费。