Section 0:Hello,World

这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序

CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 。。。推荐使用VS2012

进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime

我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference]

 #include <stdio.h>

 __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y)
//__global__关键字,表示是将要在GPU里并行运行的核函数
{
int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n)
y[i] = a*x[i] + y[i];
} int main()
{
int N = ;
float *x, *y, *d_x, *d_y; //都是指针,指向数组所在的内存/显存空间
x = (float*)malloc(N*sizeof(float)); //在内存中为x,y分配空间
y = (float*)malloc(N*sizeof(float)); cudaMalloc(&d_x, N*sizeof(float)); //在显存中为d_x,d_y分配空间
cudaMalloc(&d_y, N*sizeof(float)); for (int i = ; i < N; i++)
{
x[i] = (float)i;
y[i] = 2.0f;
} cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
//将内存中x,y指向的数组空间拷贝到显存中d_x,d_y指向的数组空间 saxpy<<<,N>>>(N, 10.0f, d_x, d_y);
//1个block,每个block里N个thread cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
//将显存中计算好的d_y指向的数组空间拷贝到内存中y指向的数组空间 for (int i = ; i < N; i++)
printf("%d %.3f\n",i,y[i]); getchar();
}

运行后就会出结果啦~

Section 1:一个好一点的代码风格

虽然刚才的程序已经能运行了,但是讲道理的话把所有的代码都写到cu文件里是很屎的风格。。。

下面再来写一个向量加法的程序:[Ref]

 /*  kernel.cu   */
//cuda系函数必须放在cu文件里
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
int i = threadIdx.x;
c[i] = a[i] + b[i];
} //cpp中不能直接调用核函数,所以在cu文件中还得写一个接口,负责分配内存等
void addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size)
{
int *dev_a = ;
int *dev_b = ;
int *dev_c = ; // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.
cudaSetDevice(); // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output) .
cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int)); // Copy input vectors from host memory to GPU buffers.
cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.
addKernel<<<, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b); // Copy output vector from GPU buffer to host memory.
cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaFree(dev_c);
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaDeviceReset();
} //-------------------------------------------------------------------------------
/* Source.cpp */
#include"cstdio"
#include"cstring" extern void addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size);
//.cpp是由C编译器来编译的。C编译器里不允许#include一个cu文件(不资词)
//若要引用cu里的函数,在main.cpp里外部extern声明一下,让VS转为NVCC编译器处理。 int main()
{
const int arraySize = ;
const int a[arraySize] = { , , , , };
const int b[arraySize] = { , , , , };
int c[arraySize] = { }; addWithCuda(c, a, b, arraySize); printf("{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",
c[], c[], c[], c[], c[]); getchar(); return ;
}

补充:对于一些计算量较大(GPU计算时间较长)的程序,有可能运行很短时间之后就崩溃掉,并出现“显卡驱动已停止”的提示。

这是因为驱动程序默认认为GPU只负责图形计算任务,如果有任务长时间占用GPU就会自动terminate掉。

解决方法如下:[Ref]

进入注册表->HKEY_LOCAL_MACHINE->System->CurrentControlSet->Control->GraphicsDrivers

新建DWORD键TdrLevel,键值为0。保存重启即可。

Section 2:还是要学习一个

下面系统介绍一下粗大里的关键字和规则:

[Ref]

__global__:kernel函数。在device(GPU)里运行。可以在host(CPU处的主程序)调用

__device__:只允许在device运行,在device调用

__constant__:constant memory,表示常量

__shared__:shared memory,block内共享的变量

CUDA[2] Hello,World的更多相关文章

  1. CUDA[1] Introductory

    Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Program ...

  2. Couldn't open CUDA library cublas64_80.dll etc. tensorflow-gpu on windows

    I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_load ...

  3. ubuntu 16.04 + N驱动安装 +CUDA+Qt5 + opencv

    Nvidia driver installation(after download XX.run installation file) 1. ctrl+Alt+F1   //go to virtual ...

  4. 手把手教你搭建深度学习平台——避坑安装theano+CUDA

    python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用pytho ...

  5. [CUDA] CUDA to DL

    又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来 ...

  6. 基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记

    基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 ...

  7. CUDA程序设计(一)

    为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实 ...

  8. 使用 CUDA范例精解通用GPU编程 配套程序的方法

    用vs新建一个cuda的项目,然后将系统自动生成的那个.cu里头的内容,除了头文件引用外,全部替代成先有代码的内容. 然后程序就能跑了. 因为新建的是cuda的项目,所以所有的头文件和库的引用系统都会 ...

  9. CUDA代码移植

    如果CUDA的代码移植,一个是要 include文件夹对不对,这个是.h文件能否找到的关键,另一个就是lib,这个是.lib文件能否找到的关键.具体检查地方,见下头. include: lib:

随机推荐

  1. CSS3和javascript中的transform

    在javascript中,WebkitTransform 大概相当于 transform .transform 为标准,WebkitTransform 适用于Webkit浏览器.js中的WebkitT ...

  2. JavaScript学习(零)前引

    一)概述 JavaScript是一个面向web的编程语言,一种解释性语言,边执行边解释.也是一种基于对象(Object)和事件驱动(EventDriven)的,安全性好的脚本语言,语法和java类似. ...

  3. 安装cocoapods遇到两大坑-Ruby版本升级和Podfile的配置

    今天安装cocoapods #移除原有ruby源 $ gem sources --remove https://rubygems.org/ #使用可用的淘宝网 $ gem sources -a htt ...

  4. SDK接入(2)之Android Google Play内支付(in-app Billing)接入

    SDK接入(2)之Android Google Play内支付(in-app Billing)接入 继上篇SDK接入(1)之Android Facebook SDK接入整理完Facebook接入流程之 ...

  5. Android XML中引用自定义内部类view的四个why

    今天碰到了在XML中应用以内部类形式定义的自定义view,结果遇到了一些坑.虽然通过看了一些前辈写的文章解决了这个问题,但是我看到的几篇都没有完整说清楚why,于是决定做这个总结. 使用自定义内部类v ...

  6. 分享iOS开发常用(三方类库,工具,高仿APP,实用网站,技术干货)

    一 . JSONModel  (三方类库会有更新,建议大家在线下载) http://pan.baidu.com/s/1i5ybP1z 二.AFNetworkiong http://pan.baidu. ...

  7. 用gcc进行程序的编译

    在Linux系统上,一个档案能不能被执行看的是有没有可执行的那个权限(x),不过,Linux系统上真正认识的可执行文件其实是二进制文件(binary program),例如/usr/bin/passw ...

  8. angularJS 学习演示

    开源网址(带中文说明注释):https://github.com/EnhWeb/angularJS.git

  9. 你该知道的-SQL里的这些新语法-函数

    前言 最近帮客户做数据库优化的时候发现客户系统使用了很多函数,自己竟然不知道是干啥的,好歹做过好几年开发的我必然不能忍!于是翻了翻资料自己学习了一下随便也分享给群友. 巧用函数的霸气作用———我做开发 ...

  10. qt中ui的 使用介绍

    1.什么是ui?ui通常是用Qt 设计师设计出来的界面文件的后缀.通常情况下ui是一个指向这个界面类的指针.ui-> 一般就是用来访问这个界面类里面的控件.例如你的ui文件里有一个叫okButt ...