Ubuntu 9.04下如何實現CUDA編程

這篇文章給大家分享的是有關Ubuntu 9.04下如何實現CUDA編程的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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。現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<VEC_SIZE;++I)< p>

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<VEC_SIZE;++J)< p>

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 }

感謝各位的閱讀！關于“Ubuntu 9.04下如何實現CUDA編程”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！