GPU编程实例

最新推荐文章于 2025-10-13 17:27:44 发布

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#并行编程 #实例 #gpu #C语言

本文介绍了在GPU上进行并行编程的实际操作，以联想深腾7000G GPU集群为平台，展示了如何编译GPU程序，并提供了向量加法和矩阵乘法的实例。实验结果将保存在.log文件中，错误信息则存储在.err文件。

GPU是多核技术的代表之一，在一块芯片上集成多个较低功耗的核心，单个核心频率基本不变，一般在1~3GHz，设计重心转向到多核的集成技术，GPU是一种特殊的多核处理器。本文在联想深腾7000G GPU集群上进行实验，该集群有100个节点，每个节点包含两个4核CPU（Intel XEON），16GB内存，其中16个节点配置一块GPU卡，18个节点配置两块GPU卡。

编译GPU程序：nvcc –o vectorAdd vectorAdd.cu

运行：

为了方便，写了简单的shell脚本，具体内容如下：

if [ -f $@.log ]; then
    rm $@.log
fi
if [ -f $@.err ]; then
    rm $@.err
fi
bsub -q c2050 -o $@.log -e $@.err ./$@

示例：

1. 向量加法

#include<stdio.h>
#define N 200000
#define M 500
__global__ void kernelvectorAdd(int *dev_a,int *dev_b,int *dev_c)
{
	int tid=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
	if(tid<N)
	{
		dev_c[tid]=dev_a[tid]+dev_b[tid];
	}
}

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

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