Linux下 CUDA 编程体验(cudalinux编程)

linux下CUDA编程体验指的是在Linux环境中使用NVIDIA提供的CUDA核心编程API(Application Programming interface缩写)编写程序,以便在CUDA显卡上加速程序。CUDA是一种由NVIDIA开发的基于C/C++的语言,可为具有多个处理器的显示卡提供高性能的编程模型,它可以分配少量的代码到处理器,从而提高GPU的运行性能。CUDA程序在Linux中也可以运行,因此用户可以在Linux系统中构建CUDA程序。

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要使用Linux系统中的CUDA程序,首先要安装CUDA开发套件(它是NVIDIA提供的一组开发工具)和CUDA驱动程序,并设置CUDA环境变量(建议把它放在.bashrc中以保持设置)。接下来,将CUDA程序编译为可执行文件,提交给GPU,就可以在Linux桌面上体验CUDA编程了。比如,下面的程序是一个简单的CUDA kernel:

(1)__global__ void cudaKernel(int n, int *a, int *b){

// num threads

int i = threadIdx.x;

if (i

b[i] = a[i] + 10;

}

(2)// in your main function

int main() {

int a[10] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};

int b[10];

// set memory

int *dev_a, *dev_b;

cudaMalloc(&dev_a, 10 * sizeof(int));

cudaMalloc(&dev_b, 10 * sizeof(int));

// copy data on the device

cudaMemcpy ( dev_a, a, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

// launch kernel

cudaKernel>>(10, dev_a, dev_b);

// copy data from device

cudaMemcpy ( b, dev_b, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

//print results

for (int i = 0; i

printf(“ %d + 10 = %d\n”, a[i], b[i]);

// clean up

cudaFree(dev_a);

cudaFree(dev_b);

return 0;

}

在上面的程序中,我们编写了一个简单的CUDA kernel,它的功能是将给定的一组数字的每个元素加10,这些数字存储在变量a中,同时变量b用于存放结果。

然后,通过函数__global___ void cudaKernel(int n, int *a, int *b)发送kernel到compute device,cudaMalloc()函数用于分配内存单元,并将变量a的值复制到cudaMalloc()分配的内存单元,紧接着将kernel发送到GPU,cudaMemcpy()函数从GPU中检索结果,将结果存储在变量b中,最后,使用cudaFree()释放内存。

总之,通过安装CUDA开发套件,设置CUDA环境变量,编写程序,编译程序并提交到GPU,就可以在Linux桌面上体验CUDA编程了。CUDA是一种有力的GPU编程语言,它能够极大地改善计算性能。

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