c++ CUDA调用GPU

### C++ 使用 CUDA 调用 GPU 进行加速计算 #### 定义与环境配置 为了在C++中使用CUDA调用GPU进行加速计算，需先安装NVIDIA的CUDA Toolkit。该工具包提供了编译器、库以及用于开发基于CUDA的应用程序的各种工具[^1]。 #### 基本概念介绍 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它使得开发者能够利用图形处理器（GPU）的强大性能来执行复杂的科学和工程应用中的计算密集型部分。通过编写特定于CUDA的语言扩展——即所谓的内核函数(kernel)，这些函数可以在成百上千个线程上并发运行，从而极大地提高了某些类型算法的速度[^2]。 #### 实现矩阵乘法作为案例研究 下面给出一段简单的代码片段展示如何运用CUDA完成两个浮点数矩阵相乘的操作： ```cpp #include <cuda_runtime.h> #include <iostream> // Kernel function to add the elements of two arrays on the GPU __global__ void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int N) { int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (row < N && col < N){ float value = 0; for(int k=0; k<N; ++k){ value += A[row*N+k]*B[k*N+col]; } C[row*N+col]=value; } } int main() { const int N = 32; size_t bytes = N*N*sizeof(float); // Host allocations and initializations... float* h_A = new float[N*N], *h_B = new float[N*N], *h_C = new float[N*N]; // Initialize matrices with some values... // Device allocations... float *d_A, *d_B, *d_C; cudaMalloc(&d_A, bytes); cudaMalloc(&d_B, bytes); cudaMalloc(&d_C, bytes); // Copy data from host memory space into device memory spaces. cudaMemcpy(d_A,h_A,bytes,cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_B,h_B,bytes,cudaMemcpyHostToDevice); dim3 threadsPerBlock(16, 16); dim3 blocks(N/threadsPerBlock.x,N/threadsPerBlock.y); // Launch kernel matrixMul<<<blocks, threadsPerBlock>>>(d_A,d_B,d_C,N); // Wait until all operations are completed before proceeding further. cudaDeviceSynchronize(); // Transfer result back to CPU side. cudaMemcpy(h_C,d_C,bytes,cudaMemcpyDeviceToHost); // Use results stored within `h_C` here. delete[] h_A;delete[] h_B;delete[] h_C; cudaFree(d_A);cudaFree(d_B);cudaFree(d_C); return 0; } ``` 这段代码展示了完整的流程：定义了一个名为`matrixMul`的kernel函数，在主机端分配内存空间并将输入的数据复制给设备；设置好grid尺寸之后启动kernel；最后再把得到的结果拷贝回主机侧以便后续处理。