在主机端和设备端进行”incrementArray“并对结果进行比较

实验思想：

在主机端将数据初始化后传输到设备端，设备端和主机端进行同样的操作对数据加1，然后将设备端的结果传输到主机，最后核对主机端的计算结果和设备端的计算结果是否一直。

 // incrementArray.cu

 #include <stdio.h>
 #include <assert.h>
 #include "cuda.h"
 #include "cuda_runtime.h"
 #include "device_launch_parameters.h"

 /*
 主机端函数
 */
 void incrementArrayOnHost(float *a, int N)
 {
     int i;
     for (i = ; i < N; i++) a[i] = a[i] + .f;
 }

 /*
 设备端函数（内核函数）
 */
 __global__ void incrementArrayOnDevice(float *a, int N)
 {
     int idx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
     if (idx<N) a[idx] = a[idx] + .f;
 }

 int main(void)
 {
     float *a_h, *b_h;           //指向主机的指针
     float *a_d;                 //指向设备的指针

     int i, N = ;
     size_t size = N*sizeof(float);

     //主机端申请内存
     a_h = (float *)malloc(size);
     b_h = (float *)malloc(size);

     //设备端申请存储
     cudaMalloc((void **)&a_d, size);

     //主机端数据初始化
     for (i = ; i < N; i++) a_h[i] = (float)i;

     //将数据从主机拷贝到设备：a_h-->a_d
     cudaMemcpy(a_d, a_h, sizeof(float)*N, cudaMemcpyHostToDevice);

     //在主机端计算
     incrementArrayOnHost(a_h, N);

     //在设备端计算
     //块大小为4，Part 1 of 2. Compute execution configuration
     int blockSize = ;
     //如果N%blockSize取0则需要的块数为N / blockSize，否则再加一块已盛放余下的
     int nBlocks = N / blockSize + (N%blockSize ==  ?  : );

     //Part 2 of 2. 调用内核函数，nBlocks为所需块数，blockSize为每一块大小
     incrementArrayOnDevice << < nBlocks, blockSize >> > (a_d, N);

     //将数据从设备端传输到主机端并存储在b_h中
     cudaMemcpy(b_h, a_d, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost);

     //核对结果
     for (i = ; i < N; i++) assert(a_h[i]== b_h[i]);

     //释放主机内存和设备端内存
     free(a_h);
     free(b_h);
     cudaFree(a_d);
 }

测试环境：

Win7+VS2013+CUDA6.5

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