Linux下的CUDA示例代码实现 (linux cuda example)

随着计算机硬件的不断发展，GPU（Graphics Processing Unit）已经不再是仅仅用于图形渲染的设备。GPU的并行计算能力，成为许多科学计算、数据分析等领域的研究者所喜爱的硬件加速平台。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，结合了经典的C语言语法和并行计算模式，能够显著提高计算效率。本文将介绍在Linux系统下使用CUDA实现示例代码的过程。

环境设置

在Linux系统上使用CUDA的前提是要安装相应的NVIDIA GPU驱动。安装方式多种多样，这里不做过多介绍。可以去NVIDIA官网下载安装程序，也可以通过apt-get等命令进行安装。还需要安装CUDA Toolkit，以及nvcc（NVIDIA CUDA Compiler）编译器。在安装CUDA Toolkit的过程中，需要注意选择与自己显卡匹配的版本。安装完成后，需要将nvcc所在路径添加至环境变量中，以便在命令行中直接使用nvcc命令编译CUDA代码。

编写示例代码

我们将编写一个简单的例子，用于理解CUDA的编程流程。该代码的功能是将一个数组中的数全部加一，然后输出到控制台。需要在CUDA中分配内存，以供并行计算使用。代码如下：

“`

#include

#define N 10

__global__ void addOne(int *a){

int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

if(tid

a[tid] += 1;

}

}

int mn(){

int a[N], *dev_a;

cudaMalloc((void**)&dev_a, N*sizeof(int));

for(int i = 0; i

a[i] = i;

}

cudaMemcpy(dev_a, a, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

addOne>>(dev_a);

cudaMemcpy(a, dev_a, N*sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

for(int i = 0; i

printf(“%d “, a[i]);

}

printf(“\n”);

cudaFree(dev_a);

return 0;

}

“`

上述代码中，我们在主函数中定义一个数组a，大小为N。然后使用cudaMalloc函数在GPU上分配内存空间，大小为N*sizeof(int)。使用cudaMemcpy函数将主机内存上的数组a复制到设备端(dev_a)的内存中。接着，我们调用addOne>>(dev_a)函数，使用1个线程块，每个线程块包含N个线程，对数组dev_a中的元素逐个加1。我们再次使用cudaMemcpy函数将设备端上的结果复制到主机端的数组a中。我们遍历数组a并输出到控制台。在程序结束前，使用cudaFree函数释放GPU上分配的内存。

编译并运行代码

编译CUDA代码的方式与编译普通C语言代码类似，使用nvcc命令进行编译。在命令行中输入以下命令：

“`

$ nvcc add.cu -o add

“`

其中，add.cu 是CUDA代码的文件名，add是生成的可执行文件的名称。如果出现错误，需要检查CUDA和GPU驱动是否正确安装。如果安装位置在非默认位置，需要将路径添加至环境变量中。

运行生成的可执行文件，将会在控制台上输出从0到9的数组，每个数字都比原来大1。这意味着我们成功地使用了CUDA在GPU上进行了并行计算。

小结