cuda测试二维block的使用

最新推荐文章于 2025-04-25 22:10:44 发布

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#python

本文详细介绍了使用CUDA在GPU上实现并行计算的方法，包括定义全局函数、分配内存、进行并行操作以及从GPU设备复制数据到主机。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#include "cuda_runtime.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <memory.h>

__global__ static void kernel(int *d_int){
    int i;
    int x = threadIdx.y;
    for(i=0;i<3;i++){
        d_int[i*4 + x] = i;
    }
}

int main(){
    int gridsize = 1;
    dim3 blocksize(3,4);
    int *h_int,*d_int;
    h_int = (int *)malloc(sizeof(int)*3*4);
    cudaMalloc((void **) &d_int,sizeof(int)*3*4);
    cudaMemset(d_int,0,sizeof(int)*3*4);
    memset(h_int,0,sizeof(int)*3*4);
    kernel<<<gridsize,blocksize>>>(d_int);
    cudaMemcpy(h_int,d_int,sizeof(int)*3*4,cudaMemcpyDeviceToHost);

    for(int i=0;i<3;i++){
        for(int j=0;j<4;j++){
            printf("%d ",h_int[i*4+j]);
        }
        printf("\n");
    }
    printf("\n");
    getchar();
    return 0;
}