Ubuntu 9.04下CUDA編程起步
前一陣子把蟻群算法和改進的K-Means算法都搞定了，然后一直在看CUDA編程，前面看CUDA的介紹，一直認為會C之后CUDA就很容易上手，其實不然，還需要了解一些GPU的體系結構相關的知識才能寫出好的程序來?！禛PU高性能運算之CUDA》這本書看完一遍之后感覺它更像一個手稿整理，把之前的恒多文檔整理了一下出了一本書，因為是集大家的智慧，講的還不錯，就是順序上安排的不是太好。有總比沒有好，看過一遍之后，對CUDA編程還是有一些底氣的。推薦新手也先看看。
看書歸看書，寫程序是另外一件事情，上一篇文章里把環境搭建起來了，可是我還是不知道怎么創建CUDA工程，怎么動手開始寫程序。還好CUDA提供了一個SDK，里面有很多的實例可以供我們參考，于是乎，我的***個CUDA程序就從這里開始了。
CUDA SDK的實例都在src目錄下，每一個實例都有一個自己的目錄,例如deviceuery，在它的目錄下還有一個編譯時候使用的Makefile文件，這是編譯單個項目的?，F在我們將所有實例都編譯一遍，在CUDA_SDK根目錄下運行sudo make之后，可以在 /bin/linux/release下看到編譯之后的可執行程序，運行即可看到結果。
這是deviceQuery的運行結果：
那么到這里相信讀者應該想到了我們完全可以利用這些實例來創建我們自己的工程。再實例中有一個template，將該目錄下src中的.cu、.cpp文件刪除，將obj目錄下的內容清空，這就成為一個空的CUDA工程，可以再src下編寫程序，然后在Makefie中將編譯的文件名修改正確，編譯即可。所生成的執行文件在CUDA_SDK_HOME/bin/linux/release下。這里是一個測試代碼，執行矩陣加法運算的：
1 #include
2 #include
3 #include
4 #include
5 #include
6
7 #define VEC_SIZE 16
8
9 //kernel function
10 __global__ void vecAdd(float* d_A,float* d_B,float* d_C)
11 {
12 int index=threadIdx.x;
13 d_C[index]=d_A[index]+d_B[index];
14 }
15
16 int main()
17 {
18 //得到分配空間的大小
19 size_t size=VEC_SIZE*sizeof(float);
20
21 //為本地分配內存
22 float* h_A=(float*)malloc(size);
23 float* h_B=(float*)malloc(size);
24 float* h_C=(float*)malloc(size);
25
26 //初始化
27 for (int i=0;i 28 { 29 h_A[i]=1.0; 30 h_B[i]=2.0; 31 } 32 33 //將本地內存的中的數據復制到設備中 34 float* d_A; 35 cudaMalloc((void**)&d_A,size); 36 cudaMemcpy(d_A,h_A,size,cudaMemcpyHostToDevice); 37 38 float* d_B; 39 cudaMalloc((void**)&d_B,size); 40 cudaMemcpy(d_B,h_B,size,cudaMemcpyHostToDevice); 41 42 //分配存放結果的空間 43 float* d_C; 44 cudaMalloc((void**)&d_C,size); 45 46 //定義16個線程 47 dim3 dimblock(16); 48 vecAdd<<<1,dimblock>>>(d_A,d_B,d_C); 49 50 //講計算結果復制回主存中 51 cudaMemcpy(h_C,d_C,size,cudaMemcpyDeviceToHost); 52 53 //輸出計算結果 54 for (int j=0;j 55 { 56 printf("%f\t",h_C[j]); 57 } 58 59 //釋放主機和設備內存 60 cudaFree(d_A); 61 cudaFree(d_B); 62 cudaFree(d_C); 63 64 free(h_A); 65 free(h_B); 66 free(h_C); 67 68 return 0; 69 } 【編輯推薦】
