矩阵赋值实例（matrixAssign）

题目：给一个二维数组赋值。

分析：主机端代码完成的主要功能：

1. 启动CUDA，使用多卡时应加上设备号，或使用cudaSetDevice（）设置GPU设备。
2. 为输入数据分配内存空间
3. 初始化输入数据
4. 为GPU分配显存，用于存放输入数据
5. 将内存中的输入数据拷贝到显存。
6. 为GPU分配显存，用于存放输出数据。
7. 调用device端的Kernel进行计算，将结果写到显存中的对应区域。
8. 为CPU分配内存，用于存放GPU传回的输出数据
9. 将显存中的结果回读到内存。
10. 使用CPU对传回的数据进行其他的处理。
11. 释放内存和显存空间。
12. 退出CUDA

设备端代码要完成的任务：

1. 从显存读取数据到GPU片内。
2. 对数据进行处理。
3. 将处理后的数据写回显存。

实现代码：

#include <stdlib.h>  //系统头文件
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
 
// 核函数，GPU端代码
 
#ifndef _EXAMPLE_1_KERNEL_H_
#define _EXAMPLE_1_KERNEL_H_
//////#include <stdio.h> //在emu模式下包含这个头文件，以便输出一些中间结果来观察，在GPU实际运行时是不能使用的
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//! Simple test kernel for device functionality
//! @param g_idata  input data in global memory
//! @param g_odata  output data in global memory
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
__global__ void
testKernel( float* g_idata, float* g_odata)
{
  // shared memory
  // extern表示大小由host端的Ns参数确定
  extern  __shared__  float sdata[];
 
  // access thread id
  const unsigned int bid = blockIdx.x; //线程所在的block的索引号
  const unsigned int tid_in_block = threadIdx.x; //线程在block中的位置
  const unsigned int tid_in_grid = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
//按行划分任务时，线程在整个grid中的位置
 
  // 将数据从global memory读入shared memory
  sdata[tid_in_block] = g_idata[tid_in_grid];
  //读入数据后进行一次同步，保证计算时所有数据均已到位
  __syncthreads();
 
  // 计算
  sdata[tid_in_block] *= (float)bid;
//  sdata[tid_in_block] *= (float)tid_in_block;
//  sdata[tid_in_block] *= (float)tid_in_grid;
 
  //进行同步，确保要写入的数据已经被更新
  __syncthreads();
 
  // 将shared memory中的数据写到global memory
  g_odata[tid_in_grid] = sdata[tid_in_block];
}
 
#endif // #ifndef _EXAMPLE_1_KERNEL_H_
 
// 函数声明
void runTest( int argc, char** argv);
 
// 主函数
int main( int argc, char** argv)
{
    runTest( argc, argv);
}
 
void runTest( int argc, char** argv)
{
 
    unsigned int num_blocks = 4; //定义网格中的线程块数量
    unsigned int num_threads = 4;//定义每个线程块中的线程数量
 
	unsigned int mem_size = sizeof(float) * num_threads * num_blocks;//为数据分配的存储器大小，这里我们用每一个线程计算一个单精度浮点数。
 
	// 在host端分配内存，h_表示host端，i表示input，o表示output
	//输入数据
	float* h_idata = (float*) malloc( mem_size);
	//输出数据
	float* h_odata = (float*) malloc( mem_size);
 
	// 在device端分配显存，d_表示device端
	//显存中的输入数据
	float* d_idata;
	cudaMalloc( (void**) &d_idata, mem_size);
	//显存中的输出数据
	float* d_odata;
	cudaMalloc( (void**) &d_odata, mem_size);
 
	 // 初始化内存中的值
	 for( unsigned int i = 0; i < num_threads * num_blocks; i++)
	 {
			h_idata[i] = 1.0f;
	 }
	 // 将内存中的输入数据读入显存，这样就完成了主机对设备的数据写入
	  cudaMemcpy( d_idata, h_idata, mem_size,cudaMemcpyHostToDevice );
 
    // 设置运行参数，即网格的形状和线程块的形状
    dim3  grid( num_blocks, 1, 1);
    dim3  threads( num_threads, 1, 1);
 
    // 运行核函数，调用GPU进行运算
    testKernel<<< grid, threads, mem_size >>>( d_idata, d_odata);
 
    // 将结果从显存写入内存
    cudaMemcpy( h_odata, d_odata, mem_size,cudaMemcpyDeviceToHost );
 
    // 打印结果
    for( unsigned int i = 0; i < num_blocks; i++)
    {
        for( unsigned int j = 0; j < num_threads; j++)
        {
	    printf( "%5.0f", h_odata[ i * num_threads + j]);
        }
        printf("\n");
    }
 
    // 释放存储器
    free( h_idata);
    free( h_odata);
    cudaFree(d_idata);
    cudaFree(d_odata);
}