cuda 入門(一)

• 環境配置：

安裝完cuda之後，查看cuda編譯器nvcc能否能夠正常工作。

• 第一個Helloworld

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>

__global__ void kernel(void) {

}

int main() {
        kernel <<<1, 1>>> (); 
        // <<<1,1>>>代表一個kernel的grid中只有1個block，每個block中有1個thread。
        printf("Hello world!\n");
        return 0;
}

<<< >>> 爲內核函數的執行參數，用於說明內核函數中的線程數量，以及線程是如何組織的。

將上面的代碼保存爲一個cu文件，比如hello_world.cu, 然後編譯該文件

#編譯
nvcc hello_world.cu -o hello_cuda
#運行
hello_cuda

這樣看，cuda程序的helloworld還是挺簡單的。

• cuda計算程序

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>

__global__ void add(const int a, const int b, int *c)
{
        *c = a + b;
}

int main()
{
        int c;
        int *dev_c; // 定義在設備端的接收數據的指針
        cudaError_t cudaStatus;
        //爲輸入參數和輸出參數分配內存
        cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, sizeof(int));
        if (cudaStatus != cudaSuccess) {
                printf("cudaMalloc is failed!\n");
        }
        add<<<1, 1 >>>(2, 7, dev_c);
        cudaStatus = cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
        if (cudaStatus != cudaSuccess) {
                printf(" cudaMemcpyDeviceToHost is failed!\n");
        }
        cudaFree(dev_c);
        printf("2+7=%d\n", c);
        return 0;
}

add是真正在GPU上run的函數，程序剛開始在GPU memory中分配dev_c，將a+b的計算結果保存在GPU memory中，然後再將dev_c中的值copy到HOST端的c中，這樣便可以print出來了。看程序還是很好理解的。

特別要注意的是，不能直接print dev_c，給dev_c分配了GPU memory空間，程序結束時，也要釋放對應的GPU memory.