6、矩阵加法

最新推荐文章于 2025-03-09 12:39:26 发布

北北鸿

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分类专栏： CUDA 文章标签：矩阵 c++ 算法

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该代码示例展示了如何使用CUDA在GPU上执行矩阵加法操作。通过定义__global__函数`gpu`进行并行计算，以及在CPU上进行相同操作的`cpu`函数进行对比。程序首先分配内存，初始化矩阵，然后调用GPU函数进行计算，并通过`check`函数验证结果的正确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、矩阵加法

#include <stdio.h>

#define N 64

__global__ void gpu(int *a, int *b, int *c_gpu)
{
    int r = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    int c = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y;

    if (r < N && c < N)
    {
        c_gpu[r * N + c] =  a[r * N + c] + b[r * N + c];
    }
}

void cpu(int *a, int *b, int *c_cpu)
{
    for (int r = 0; r < N; r++)
    {
        for (int c = 0; c < N; c++)
        {
            c_cpu[r * N + c] =  a[r * N + c] + b[r * N + c];
        }
    }

}

bool check(int *a, int *b, int *c_cpu, int *c_gpu)
{
    for (int r = 0; r < N; r++)
    {
        for (int c = 0; c < N; c++)
        {
            if (c_cpu[r * N + c] != c_gpu[r * N + c])
            {
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}

int main()
{
    int *a, *b, *c_cpu, *c_gpu;
    size_t size = N * N * sizeof(int);

    cudaMallocManaged(&a, size);
    cudaMallocManaged(&b, size);
    cudaMallocManaged(&c_cpu, size);
    cudaMallocManaged(&c_gpu, size);

    for (int r = 0; r < N; r++)
    {
        for (int c = 0; c < N; c++)
        {
            a[r * N + c] = r;
            b[r * N + c] = c;
            c_gpu[r * N + c] = r;
            c_cpu[r * N + c] = r;
        }
    }

    dim3 threads(16, 16, 1);    //三维，共256
    dim3 blocks((N + threads.x - 1) / threads.x, (N + threads.y - 1) / threads.y, 1);

    gpu<<<blocks, threads>>>(a, b, c_gpu);
    cudaDeviceSynchronize();

    cpu(a, b, c_cpu);
    check(a, b, c_cpu, c_gpu) ? printf("ok") : printf("error");

    cudaFree(a);
    cudaFree(b);
    cudaFree(c_cpu);
    cudaFree(c_gpu);
}