在C语言中调用CUDA

最新推荐文章于 2025-06-26 18:04:16 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。

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 addOne(

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cuda编程 c语言.zip

03-08

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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

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在.c文件中调用cuda函数

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04-19

6537

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"

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Zender

07-20

2429

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C++调用cuda库函数

qq_34176467的博客

07-03

1642

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10-25

2500

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

386

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);

cuda c语言编程入门,CUDA C初学者编程（VS2017）

weixin_33898154的博客

05-18

1050

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...

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pytorch 如何调用cuda_pytorch中使用cuda扩展的实现示例

weixin_32407987的博客

01-13

2386

以下面这个例子作为教程，实现功能是element-wise add；(pytorch中想调用cuda模块，还是用另外使用C编写接口脚本)第一步：cuda编程的源文件和头文件// mathutil_cuda_kernel.cu// 头文件，最后一个是cuda特有的#include #include #include #include #include "mathutil_cuda_kernel.h"...

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cnzzs的博客

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C#调用CUDA DLL

李亭的专栏

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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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以下是一个使用C语言结合CUDA实现简单图像拼接的示例代码。该代码主要完成的是将两张图像进行简单的左右拼接，对于实际的车载图像拼接，可能需要更复杂的处理，如特征匹配、透视变换等。 ```c #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cstdlib> // CUDA核函数，用于图像拼接 __global__ void stitchImages(unsigned char* img1, unsigned char* img2, unsigned char* result, int width1, int width2, int height) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int idy = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; if (idx < width1 + width2 && idy < height) { if (idx < width1) { result[(idy * (width1 + width2) + idx) * 3] = img1[(idy * width1 + idx) * 3]; result[(idy * (width1 + width2) + idx) * 3 + 1] = img1[(idy * width1 + idx) * 3 + 1]; result[(idy * (width1 + width2) + idx) * 3 + 2] = img1[(idy * width1 + idx) * 3 + 2]; } else { result[(idy * (width1 + width2) + idx) * 3] = img2[(idy * width2 + (idx - width1)) * 3]; result[(idy * (width1 + width2) + idx) * 3 + 1] = img2[(idy * width2 + (idx - width1)) * 3 + 1]; result[(idy * (width1 + width2) + idx) * 3 + 2] = img2[(idy * width2 + (idx - width1)) * 3 + 2]; } } } // 从文件读取图像数据 unsigned char* readImage(const char* filename, int* width, int* height) { // 这里只是示例，实际需要实现从文件读取图像数据的逻辑 // 可以使用OpenCV等库来完成 return nullptr; } // 将拼接结果保存到文件 void saveImage(const char* filename, unsigned char* data, int width, int height) { // 这里只是示例，实际需要实现将图像数据保存到文件的逻辑 // 可以使用OpenCV等库来完成 } int main() { int width1, height1, width2, height2; unsigned char* img1 = readImage("image1.jpg", &width1, &height1); unsigned char* img2 = readImage("image2.jpg", &width2, &height2); if (height1 != height2) { printf("Images must have the same height for simple stitching.\n"); return 1; } int resultWidth = width1 + width2; int resultHeight = height1; unsigned char* result = (unsigned char*)malloc(resultWidth * resultHeight * 3 * sizeof(unsigned char)); unsigned char *d_img1, *d_img2, *d_result; cudaMalloc((void**)&d_img1, width1 * height1 * 3 * sizeof(unsigned char)); cudaMalloc((void**)&d_img2, width2 * height2 * 3 * sizeof(unsigned char)); cudaMalloc((void**)&d_result, resultWidth * resultHeight * 3 * sizeof(unsigned char)); cudaMemcpy(d_img1, img1, width1 * height1 * 3 * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_img2, img2, width2 * height2 * 3 * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyHostToDevice); dim3 blockSize(16, 16); dim3 gridSize((resultWidth + blockSize.x - 1) / blockSize.x, (resultHeight + blockSize.y - 1) / blockSize.y); stitchImages<<<gridSize, blockSize>>>(d_img1, d_img2, d_result, width1, width2, height1); cudaMemcpy(result, d_result, resultWidth * resultHeight * 3 * sizeof(unsigned char), cudaMemcpyDeviceToHost); saveImage("stitched.jpg", result, resultWidth, resultHeight); cudaFree(d_img1); cudaFree(d_img2); cudaFree(d_result); free(img1); free(img2); free(result); return 0; } ``` ### 代码解释 1. **CUDA核函数 `stitchImages`**：该核函数负责将两张图像进行左右拼接。根据线程的索引，判断当前像素是属于第一张图像还是第二张图像，然后将相应的像素值复制到结果图像中。 2. **`readImage` 函数**：用于从文件中读取图像数据，这里只是示例，实际使用时可以使用OpenCV等库来完成。 3. **`saveImage` 函数**：用于将拼接结果保存到文件，同样只是示例，实际使用时可以使用OpenCV等库来完成。 4. **`main` 函数**：读取两张图像，分配GPU内存，将图像数据复制到GPU，调用CUDA核函数进行拼接，将拼接结果复制回CPU，最后保存结果图像。 ### 注意事项 - 代码中的 `readImage` 和 `saveImage` 函数需要根据实际情况使用OpenCV等库来实现图像的读取和保存。 - 该代码只是简单的左右拼接，实际的车载图像拼接可能需要更复杂的处理，如特征匹配、透视变换等。