Linux下Cuda编程实践（linuxcuda编程）

随着GPU技术被广泛应用于深度学习、机器学习以及计算机视觉等领域，基于NVIDIA提供的CUDA框架编程日益成为了重要的学习内容。本文将介绍如何在 Linux 系统下编写 CUDA 程序，并实践CUDA编程。

首先，在使用CUDA编程之前，我们必须安装CUDA开发环境，并在编译器和链接器上配置好NVIDIA驱动，以支持CUDA程序的运行。CUDA开发环境安装完成后，接下来就可以使用终端编写CUDA程序了。

首先，我们使用文本编辑器建立一个cuda文件，代码如下：

“`c++

#include

using namespace std;

// 注释：配合CUDA函数

__global__ void device_function(void){

cout

}

// 主函数，注释：调用CUDA函数

int main(){

device_function>>();

return 0;

}

然后，保存文件，使用终端编译并执行该程序，使用nvcc命令编译，如下：

```bash
nvcc program_name.cu

编译成功后，便可以执行该程序，如下：

“`bash

./a.out

执行结果如下图所示：

![result](https://img-blog.csdnimg.cn/20200701142510820.png)

经过上面的步骤，我们便完成了在Linux下使用CUDA编程的实践，保证我们可以更加熟练地执行CUDA编程，并实现高效的GPU加速计算。