CUDA_HelloWorld篇

本文章详细介绍了在VS2010环境下搭建CUDA环境,并通过编写Helloworld程序来熟悉CUDA的基本使用方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在上一篇文章中搭建好了CUDA环境,现在还是CUDA的第一个经典程序——Helloword。

打开VS2010,选择文件->新建->项目,弹出如下对话框,选择NVIDIA->CUDA->CUDA 7.5 Runtime,名称这里命名为hello_cuda.


点击OK,进入工程界面。

工程中,此时只有一个kernel.cu文件,内容如下:

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>

cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size);

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

int main()
{
    const int arraySize = 5;
    const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
    const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
    int c[arraySize] = { 0 };

    // Add vectors in parallel.
    cudaError_t cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "addWithCuda failed!");
        return 1;
    }

    printf("{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",
        c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);

    // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and
    // tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.
    cudaStatus = cudaDeviceReset();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaDeviceReset failed!");
        return 1;
    }

    return 0;
}

// Helper function for using CUDA to add vectors in parallel.
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size)
{
    int *dev_a = 0;
    int *dev_b = 0;
    int *dev_c = 0;
    cudaError_t cudaStatus;

    // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.
    cudaStatus = cudaSetDevice(0);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?");
        goto Error;
    }

    // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output)    .
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    // Copy input vectors from host memory to GPU buffers.
    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

    // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.
    addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);

    // Check for any errors launching the kernel
    cudaStatus = cudaGetLastError();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "addKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
        goto Error;
    }
    
    // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns
    // any errors encountered during the launch.
    cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!\n", cudaStatus);
        goto Error;
    }

    // Copy output vector from GPU buffer to host memory.
    cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

Error:
    cudaFree(dev_c);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    
    return cudaStatus;
}
CUDA程序与C程序很相似,只是有一些库函数是以“CUDA”开头的,还定义了一些特殊声明的函数。

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

这个函数是核函数,是在GPU上运行的,不同于操作系统内核函数。

直接编译,输出为

1>------ 已启动生成: 项目: hello_cuda, 配置: Debug Win32 ------
1>生成启动时间为 2016/2/18 16:23:15。
1>PrepareForBuild:
1>  正在创建目录“M:\work\CUDA_work\hello_cuda\Debug\”。
1>InitializeBuildStatus:
1>  正在创建“Debug\hello_cuda.unsuccessfulbuild”,因为已指定“AlwaysCreate”。
1>CudaBuild:
1>  Compiling CUDA source file kernel.cu...
1>  
1>  M:\work\CUDA_work\hello_cuda\hello_cuda>"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_20,code=\"sm_20,compute_20\" --use-local-env --cl-version 2010 -ccbin "F:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin"  -I"F:\Program Files (x86)\Visual Leak Detector\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include"  -G   --keep-dir Debug -maxrregcount=0  --machine 32 --compile -cudart static  -g   -DWIN32 -D_DEBUG -D_CONSOLE -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /Zi /RTC1 /MDd " -o Debug\kernel.cu.obj "M:\work\CUDA_work\hello_cuda\hello_cuda\kernel.cu" 
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(859): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(1807): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(2657): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(3541): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(4492): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(5412): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(6320): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(7195): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(8066): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(775): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(1621): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_double_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\sm_20_intrinsics.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\sm_20_intrinsics.h(943): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(859): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(1807): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(2657): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(3541): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(4492): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(5412): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(6320): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(7195): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(8066): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(859): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(1807): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(2657): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(3541): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(4492): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(5412): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(6320): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(7195): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(8066): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(910): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(1903): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(2843): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(3779): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(4721): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(5723): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(6682): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(7610): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(8543): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(9413): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(10391): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(11435): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(775): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(1621): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_double_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\sm_20_intrinsics.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\sm_20_intrinsics.h(943): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(910): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(1903): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(2843): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(3779): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(4721): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(5723): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(6682): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(7610): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(8543): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(9413): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(10391): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions_decls.h(11435): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(775): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(1621): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(859): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(1807): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(2657): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(3541): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(4492): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(5412): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(6320): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(7195): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(8066): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(775): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_functions.h(1621): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\device_double_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\sm_20_intrinsics.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\sm_20_intrinsics.h(943): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(859): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(1807): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(2657): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(3541): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(4492): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(5412): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(6320): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(7195): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5\include\math_functions.h(8066): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>  kernel.cu
1>LinkEmbedManifest:
1>  hello_cuda.vcxproj -> M:\work\CUDA_work\hello_cuda\Debug\hello_cuda.exe
1>PostBuildEvent:
1>  copy "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin\cudart*.dll" "M:\work\CUDA_work\hello_cuda\Debug\"
1>  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin\cudart32_75.dll
1>  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\bin\cudart64_75.dll
1>  已复制         2 个文件。
1>FinalizeBuildStatus:
1>  正在删除文件“Debug\hello_cuda.unsuccessfulbuild”。
1>  正在对“Debug\hello_cuda.lastbuildstate”执行 Touch 任务。
1>
1>生成成功。
1>
1>已用时间 00:00:42.90
========== 生成: 成功 1 个,失败 0 个,最新 0 个,跳过 0 个 ==========

直接运行,得到结果为



<think>嗯,用户让我制定一个高效学习CUDA编程的计划,适合初学者,由浅入深,要有大量实践,贴合实际开发应用。我需要先理清楚CUDA学习的关键点和常见的学习路径。 首先,用户是初学者,可能需要先了解CUDA的基本概念,比如GPU架构,线程模型,内存管理这些。不过直接讲理论可能不够,得结合实践。用户强调大量实践,所以每个阶段都应该有对应的练习项目。 接下来,我应该分阶段来设计计划。通常学习编程技术都是从基础开始,然后逐步深入。第一阶段可能需要先掌握CUDA的基本语法和编程模型,比如核函数,线程索引,内存分配。然后第二阶段可以深入内存管理和优化,比如全局内存、共享内存的使用,以及如何优化数据传输。第三阶段可能涉及高级主题,比如流、多GPU编程,以及性能分析工具。最后是实际应用,比如图像处理或科学计算中的案例。 还要考虑用户的实际开发应用需求,可能他们最终想用在深度学习、图像处理或者科学计算上,所以实践项目需要贴近这些领域。例如,图像处理中的卷积操作,或者矩阵乘法,这些都是常见的例子。 另外,用户可能需要推荐一些学习资源,比如官方文档、书籍、在线课程等。NVIDIA的官方文档是必须的,还有像《CUDA C Programming Guide》这样的书。在线资源比如Udacity的CUDA课程可能也不错。 需要确保每个阶段都有明确的实践任务,比如从Hello World开始,逐步编写向量加法、矩阵乘法,然后优化这些代码。项目难度应该逐步提升,避免一开始就太复杂让用户失去信心。 可能还需要提醒用户注意常见的错误和调试技巧,比如使用cuda-memcheck和Nsight工具。性能分析也是重要的一环,如何利用nvprof或者Nsight来分析性能瓶颈。 最后,要考虑学习周期,比如每周的学习时间安排,总共需要多少周完成整个计划。可能需要8-12周,分阶段进行,每个阶段有具体的目标和时间分配。 总结一下,整个计划需要结构清晰,理论与实践结合,逐步深入,覆盖从基础到应用的全过程,并且提供足够的资源和练习项目。还要注意提醒用户保持耐心,多动手实践,参与社区交流,这样能更好地掌握CUDA编程。</think>以下是为您制定的高效学习CUDA编程计划,分为4个阶段(约8-12周),强调实践驱动,结合工业界常见开发场景: --- ### **阶段一:基础入门(1-2周)** **目标**:理解GPU并行计算基础概念,掌握CUDA开发环境配置和基本语法 1. **必学基础**: - 理解CPU与GPU架构差异(SIMT vs. SISD) - 学习CUDA线程层次结构:Thread/Block/Grid - 掌握CUDA核函数(`__global__`函数)的编写与调用 - 熟悉`cudaMalloc`, `cudaMemcpy`等内存操作API 2. **实践项目**: ```cuda // 示例:第一个CUDA程序(向量加法) __global__ void vectorAdd(float *A, float *B, float *C, int n) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i < n) C[i] = A[i] + B[i]; } ``` - 实现向量加法(验证GPU计算结果) - 对比CPU/GPU执行效率差异 - 调试工具:`cuda-memcheck`, `nsight systems` 3. **学习资源**: - NVIDIA官方文档:[CUDA Toolkit Documentation](https://docs.nvidia.com/cuda/) - 入门书籍:《CUDA C Programming Guide》前3章 --- ### **阶段二:内存管理与优化(2-3周)** **目标**:掌握CUDA内存体系,解决实际带宽瓶颈问题 1. **核心知识点**: - 内存类型对比:Global/Shared/Constant/Texture - 合并内存访问(Coalesced Memory Access) - 使用共享内存实现矩阵转置 - 统一内存(Unified Memory)技术 2. **实践项目**: ```cuda // 示例:共享内存优化矩阵乘法 __global__ void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int N) { __shared__ float s_A[TILE_SIZE][TILE_SIZE]; __shared__ float s_B[TILE_SIZE][TILE_SIZE]; // 分块加载数据到共享内存... } ``` - 实现全局内存版矩阵乘法 → 优化为共享内存版本(性能提升5-10倍) - 使用NVIDIA Nsight Compute分析内存带宽利用率 - 实践统一内存自动迁移特性 3. **工业案例**: - 图像处理:实现GPU加速的卷积操作(如Sobel边缘检测) - 金融计算:蒙特卡洛期权定价并行化 --- ### **阶段三:高级特性与性能调优(3-4周)** **目标**:掌握异步编程和性能优化技巧 1. **关键技术**: - 原子操作与锁页内存(Pinned Memory) -GPU编程(NCCL库) 2. **实践项目**: ```cuda // 示例:多流并行执行 cudaStream_t stream1, stream2; cudaStreamCreate(&stream1); cudaStreamCreate(&stream2); kernel<<<grid, block, 0, stream1>>>(...); kernel<<<grid, block, 0, stream2>>>(...); ``` - 实现多流并行数据传输与计算 - 开发多GPU版矩阵乘法 - 使用nvprof分析kernel执行时间线 3. **实战案例**: - 深度学习:实现自定义CUDA算子(如ReLU激活函数) - 科学计算:并行化分子动力学模拟 --- ### **阶段四:实际工程应用(2-3周)** **目标**:对接工业级开发需求 1. **开发进阶**: - 掌握CUDA与Python的混合编程(PyCUDA/Cupy) - 学习Thrust库进行快速原型开发 - 集成cuBLAS/cuFFT等数学库 2. **综合项目**: - 图像处理:开发完整的GPU加速图像处理管线(去噪+特征提取) - 数值计算:实现并行稀疏矩阵求解器 - AI推理:优化ONNX模型在CUDA上的部署 3. **性能标准参考**: - 矩阵乘法:达到理论峰值性能的70%以上 - 内存带宽:利用率超过80% - Kernel耗时:通过指令级优化减少10%以上 --- ### **学习建议** 1. **硬件准备**:建议使用NVIDIA Turing/Ampere架构GPU(至少6GB显存) 2. **每日实践**:保证每天至少1小时coding时间 3. **调试技巧**: - 使用`printf`在核函数内调试 - 通过`cudaDeviceSynchronize()`定位错误位置 4. **社区资源**: - Stack Overflow的[cuda标签](https://stackoverflow.com/questions/tagged/cuda) - NVIDIA开发者论坛 通过此计划,您将在3个月内具备工业级CUDA开发能力。建议在完成每个阶段后,尝试复现一GTC会议中的优化案例(可在NVIDIA官网获取技术文档)。
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