最近在学习CUDA框架,折腾了一个多月终于把CUDA安装完毕,现在终于跑通了自己的一个CUDA的Hello world程序,值得欣喜~

首先,关于CUDA的初始化,代码和解释如下,这部分主要参考GXW的文章:

//init the CUDA device
bool initCUDA()
{
int deviceCount;
cudaGetDeviceCount(&deviceCount); //Get the CUDA GPU count
if (deviceCount==0)
{
fprintf(stderr, "There is no device.\n");
return false;
} //判断是否有支持CUDA的装置,如果没有,deviceCount会返回一个1,而device0是一个cuda的仿真装置,而这个仿真的装置是不支持CUDA1.0以上。
//所以在写程序时候需要判断各个装置支持的版本号,只有在版本号大于1.0
int i;
for (i=0;i<deviceCount;i++)
{
cudaDeviceProp prop;
if (cudaGetDeviceProperties(&prop,i)==cudaSuccess)
{
if (prop.major>=1)
{
break;
}
}
} if (i==deviceCount)
{
fprintf(stderr,"There is no device supporting CUDA1.x.\n");
return false;
} cudaSetDevice(i); return true;
}

  初始化之后,先说一下程序的总体的思想,在main函数中生命一个字符串“Hello Word!”,然后利用GPU多个线程,分别对这个字符串进行修改。废话不多说,上代码:

__global__ void helloword(char * helloword)
{
int i= threadIdx.x; //得到当前线程的id
helloword[i] = helloword[i]+1;
} int main(int count, char * args[])
{
if (!initCUDA())
{
return 0;
}
printf("CUDA successfully init"); char * cpu_hello="Hello world!";
int size= strlen(cpu_hello); char* gpu_hello;      
     //为gpu_hello在GPU上面开辟一块空间,cudaMalloc和c里面的函数malloc有些相似,不过cudaMalloc是在GPU上面开辟空间
cudaMalloc((void**)&gpu_hello,size*sizeof(char));
     //cudaMemcpy主要用于在cpu和GPU之间拷贝数据,前三个参数和c语言里面的memcpy一样,最后一个指定方向的
cudaMemcpy(gpu_hello,cpu_hello,size*sizeof(char),cudaMemcpyHostToDevice);
helloword <<<1,size>>>(gpu_hello); cudaError_t cudaErr=cudaGetLastError();
if (cudaErr!=cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"addKernel failed!");
return 0;
} cudaErr=cudaDeviceSynchronize();
if (cudaErr!= cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"synchronize is wrong");
return 0;
} char *temp= (char *)malloc(sizeof(char)*(size+1));
memset(temp,0,size+1);
cudaErr =cudaMemcpy(temp,gpu_hello,size*sizeof(char),cudaMemcpyDeviceToHost);
if (cudaErr != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!%s",cudaGetErrorString(cudaErr));
return 0;
}
printf("\n%s\n",temp); return 1;
}

调试了好久,这个程序才调通,对于老手来讲可能不算什么,但是对于我这个新手来讲,喜悦之情……呵呵。

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索~

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