【CUDA开发】Cuda C++ Thrust API与 Cuda Runtime API程序比较
今天买了本新书《高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践》,今天读了第一章有点出获,分享给大家。
程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和
1. CPU串行运行的代码:
//seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main()
{
const int N=50000;
//任务1:创建数组
vector<int> a(N);
//任务2:填充数组
for(int i=0;i<N;i++)a[i]=i;
//任务3:计算数组各元素之和
int sumA=0;
for(int i=0;i<N;i++)sumA+=a[i];
//任务4:计算0-N-1之和
int sumCheck=0;
for(int i=0;i<N;i++)sumCheck+=i;
//任务5:检查结果是否正确
if(sumA==sumCheck) cout<<"Test Succeeded!"<<endl;
else {cerr<<"TestFailed!"<<endl;return(1);}
return (0);
}
2.Cuda Thrust C++ API 程序
#include<iostream>
using namespace std;
#include<thrust\/reduce.h>
#include<thrust/sequence.h>
#include<thrust/host_vector.h>
#include<thrust/device_vector.h>
int main()
{
const int N=50000;
//任务1:创建数组
thrust::device_vector<int>a(N);
//任务2:填充数组,并行运算
thrust::sequence(a.begin(),a.end(),0);
//任务3:计算数组元素之和,并行计算
int sumA=thrust::reduce(a.begin(),a.end(),0);
//
int sumCheck=0;
for(int i=0;i<N;i++)
sumCheck+=i;
//
if(sumA==sumCheck)cout<<"Test Succeeded!"<<endl;
else
{
cerr<<"Test Failed!"<<endl;
return(1);
}
getchar();
return (0);
}
3.仅对数据填充改为Runtime API 程序
//使用cuda Runtime API完成向数组中填充连续整数
#include<iostream>
using namespace std;
#include<thrust\/reduce.h>
#include<thrust/sequence.h>
#include<thrust/host_vector.h>
#include<thrust/device_vector.h>
__global__ void fillKernel(int *a,int n)
{
int tid=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
if(tid<n) a[tid]=tid;
}
void fill(int *d_a,int n)
{
int nThreadsPerBlock=512;
//int nBlocks=n/nThreadsPerBlock+(n%nThreadsPerBlock)?1:0);
int nBlocks=(n+nThreadsPerBlock)/nThreadsPerBlock;
fillKernel<<<nBlocks,nThreadsPerBlock>>>(d_a,n);
}
int main()
{
const int N=50000;
//任务1:创建数组
thrust::device_vector<int>a(N);
//任务2:填充数组,使用Runtime API 填充数组
fill(thrust::raw_pointer_cast(&a[0]),N);
//任务3:计算数组元素之和,并行计算
int sumA=thrust::reduce(a.begin(),a.end(),0);
//任务4:计算0-N-1之和
int sumCheck=0;
for(int i=0;i<N;i++)
sumCheck+=i;
//任务5:检查结果的正确性
if(sumA==sumCheck)cout<<"Test Succeeded!"<<endl;
else
{
cerr<<"Test Failed!"<<endl;
return(1);
}
getchar();
return (0);
}
【CUDA开发】Cuda C++ Thrust API与 Cuda Runtime API程序比较的更多相关文章
- 【CUDA开发】CUDA面内存拷贝用法总结
[CUDA开发]CUDA面内存拷贝用法总结 标签(空格分隔): [CUDA开发] 主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示: CUdeviceptr g_ ...
- 【并行计算-CUDA开发】【视频开发】ffmpeg Nvidia硬件加速总结
2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性 ...
- 【ARM-Linux开发】【CUDA开发】【深度学习与神经网络】Jetson Tx2安装相关之三
JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和J ...
- 【CUDA开发】CUDA编程接口(一)------一十八般武器
子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自 ...
- 【并行计算与CUDA开发】英伟达硬件加速编解码
硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenC ...
- 【CUDA开发】CUDA从入门到精通
CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追 ...
- 关于CUDA两种API:Runtime API 和 Driver API
CUDA 眼下有两种不同的 API:Runtime API 和 Driver API,两种 API 各有其适用的范围. 高级API(cuda_runtime.h)是一种C++ ...
- Windows平台CUDA开发之前的准备工作
CUDA是NVIDIA的GPU开发工具,眼下在大规模并行计算领域有着广泛应用. windows平台上面的CUDA开发之前.最好去NVIDIA官网查看说明,然后下载对应的driver. ToolKits ...
- 【神经网络与深度学习】【CUDA开发】caffe-windows win32下的编译尝试
[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是 ...
随机推荐
- Linux 目录共享
## 安装 nfs 和 rpc yum install -y nfs-utils rpcbind ## ubuntu 安装 nfs 和 rpc ## apt-get install nfs-kerne ...
- Ion-select and ion-option list styling 自定义样式
https://forum.ionicframework.com/t/ion-select-and-ion-option-list-styling/117028
- freemarker页面静态化
1.工程结构 2. Student public class Student { private int id; private String name; private String address ...
- MessagePack Java Jackson 在不关闭输入流(input stream)的情况下反序列化多变量
com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper 在读取输入流变量的时候默认的将会关闭输入流. 如果你不希望关闭输入流,你可以设置 JsonParser.Feat ...
- 51 Nod 1101 换零钱(动态规划好题)
1101 换零钱 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20 难度:3级算法题 收藏 关注 N元钱换为零钱,有多少不同的换法?币值包括1 2 5分,1 2 5角,1 2 5 ...
- HZOJ 20190722 visit (组合数学+数论)
考试T2,考试时打了个$O(n^3)$dp暴力,思路还是很好想的,但细节也不少,然后滚动数组没清空,而且题又看错了,只得了10pts,真是血的教训. 题解: 其实看数据范围,给出了模数是否为质数,其实 ...
- webpack官方文档分析(三):Entry Points详解
1.有很多种方法可以在webpack的配置中定义entry属性,为了解释为什么它对你有用,我们将展现有哪些方法可以配置entry属性. 2.单一条目语法 用法: entry: string|Array ...
- Fantasy of a Summation (LightOJ - 1213)(快速幂+简单思维)
题解:根据题目给的程序,就是计算给的这个序列,进行k次到n的循环,每个数需要加的次数是k*n^(k-1),所以快速幂取模,算计一下就可以了. #include <bits/stdc++.h> ...
- Java - 单链表
链表是一种常见的基础数据结构,是一种有序的列表,但不会按照线性顺序存储数据,而是在每一个节点里存储下一个节点的指针(next).链表适合插入.删除,不宜过长,否则会导致遍历性能下降. 以节点方式存储: ...
- 浏览器是如何处理页面元素的Download?
首先,浏览器对于script的下载是避免并行进行的.HTTP/1.1协议中规定浏览器和同一host之间只建立最多两个连接,也就是说允许的最 大并行度为2(当然,对IE和Firefox来说,你都可以通过 ...