cuda两个向量相加_cuda向量加法的setup.py-优快云博客

本文详细介绍了CUDA编程中的关键概念，包括Kernel函数、Grid和Block的组织结构、内存类型及其管理、线程同步方法、共享内存的利用以及错误处理技巧，展示了如何在C++中利用CUDA进行高效的并行计算。

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//cuda
#include <stdio.h>

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    c[blockIdx.x] = a[blockIdx.x] + b[blockIdx.x];
}

#define N 512

int main() {
    int a[N], b[N], c[N];
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;

    // 在 GPU 上分配内存
    cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));

    // 初始化数组 a 和 b
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * i;
    }

    // 将数组 a 和 b 复制到 GPU
    cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 调用 GPU 函数
    add<<<N, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c);

    // 将结果从 GPU 复制回主机
    cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 打印结果
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%d + %d = %d\n", a[i], b[i], c[i]);
    }

    // 释放 GPU 内存
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);

    return 0;
}

以下是几个基本的 CUDA 操作和概念：

1. **Kernel 函数**：在 CUDA 中，您可以定义一个称为 Kernel 函数的函数，它在 GPU 上并行执行。Kernel 函数由 `__global__` 修饰符标记。

2. **Grid 和 Block**：CUDA 使用网格（Grid）和块（Block）的概念来组织线程。Grid 是由多个块组成，每个块又包含多个线程。Grid 和 Block 的维度可以是一维、二维或三维。

3. **CUDA 内存管理**：CUDA 提供了不同类型的内存，如全局内存、共享内存和常量内存。了解如何在主机和设备之间传输数据，以及如何在 GPU 上分配和释放内存是很重要的。

4. **CUDA 核心函数**：CUDA 提供了一些核心函数，如 `cudaMalloc`（分配内存）、`cudaMemcpy`（内存传输）、`cudaFree`（释放内存）等，这些函数对于管理 GPU 内存非常重要。

5. **线程同步**：在 CUDA 中，您可能需要使用同步操作来协调线程之间的执行。CUDA 提供了原子操作和同步函数来实现线程同步。

6. **共享内存**：共享内存是一种高速缓存内存，可以在块内的线程之间共享数据。合理地使用共享内存可以提高程序的性能。

7. **错误处理**：学习如何处理 CUDA 函数返回的错误代码是很重要的，这可以帮助您调试和优化 CUDA 程序。