《120天CUDA学习挑战》项目安装与配置指南

《120天CUDA学习挑战》项目安装与配置指南

Cuda-120-Days-Challenge A 120-day CUDA learning plan covering daily concepts, exercises, pitfalls, and references (including “Programming Massively Parallel Processors”). Features six capstone projects to solidify GPU parallel programming, memory management, and performance optimization skills. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/Cuda-120-Days-Challenge

1. 项目基础介绍

《120天CUDA学习挑战》是一个为期120天的CUDA学习计划，旨在帮助初学者逐步掌握NVIDIA CUDA编程。该项目通过每日的概念学习、实践练习、调试陷阱和资源建议，帮助用户逐步建立起GPU并行编程、内存管理和性能优化的技能。项目包含六个汇总项目，以巩固学习成果。

主要编程语言：C/C++

2. 项目使用的关键技术和框架

• CUDA（Compute Unified Device Architecture）: NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型。
• NVIDIA CUDA Toolkit: 用于在GPU上进行高性能计算的软件开发工具。
• GPU架构: 了解GPU的流多处理器（Streaming Multiprocessors, SMs）与CPU核心的区别。
• 并行编程概念: 线程层次结构（Grids & Blocks）、内存模型、原子操作、流和并发等。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: 根据NVIDIA官方文档，确保操作系统支持CUDA Toolkit。
• NVIDIA GPU: 具备CUDA计算能力的NVIDIA显卡。
• CUDA Toolkit: 下载并安装适合您操作系统的CUDA Toolkit版本。
• 编译器: 安装支持CUDA的C/C++编译器，如NVCC。
• 文本编辑器: 选择一个适合C/C++开发的文本编辑器或IDE。

安装步骤

以下为详细的安装和配置步骤：

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端（或命令提示符），使用git命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/AdepojuJeremy/Cuda-120-Days-Challenge.git

步骤 2：安装CUDA Toolkit

访问NVIDIA官方网站，根据您的操作系统下载并安装CUDA Toolkit。确保安装后可以在命令行中调用nvcc命令。

步骤 3：配置环境变量

根据您的操作系统，配置CUDA相关的环境变量。对于Windows系统，您可能需要配置PATH变量；对于Linux系统，您可能需要更新bashrc或zshrc文件。

步骤 4：编译示例代码

进入克隆的项目目录，找到示例代码。使用以下命令编译：

nvcc -o hello_gpu hello_gpu.cu

步骤 5：运行示例程序

编译成功后，运行示例程序：

./hello_gpu

步骤 6：开始学习计划

按照项目的目录结构和README文件中的说明，开始120天的CUDA学习计划。

请注意，在学习和实践过程中，确保您遵循每一步的指导，并且在实际编程中逐步解决问题。遇到困难时，可以查阅CUDA官方文档或相关社区资源。祝您学习愉快！

Cuda-120-Days-Challenge A 120-day CUDA learning plan covering daily concepts, exercises, pitfalls, and references (including “Programming Massively Parallel Processors”). Features six capstone projects to solidify GPU parallel programming, memory management, and performance optimization skills. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/Cuda-120-Days-Challenge