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這篇文章主要介紹“怎么用GPU編寫Hello World”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“怎么用GPU編寫Hello World”文章能幫助大家解決問題。
??在GPU編程中，有三種函數的聲明：
| Executed on | Only callable from | |
|---|---|---|
| __global__ void KernelFunc() | device | host |
| __device__ float DeviceFunc() | device | device |
| __host__ float HostFunt() | host | host |
這里的host端就是指CPU，device端就是指GPU；使用__global__聲明的核函數是在CPU端調用，在GPU里執行；__device__聲明的函數調用和執行都在GPU中；__host__聲明的函數調用和執行都在CPU端。
??在講GPU并行計算之前，我們先講一下使用GPU后能提高性能的理論值，即Amdahld定理，也就是相對串行程序而言，并行程序的加速率。
??假設程序中可并行代碼的比例為p，并行處理器數目是n，程序并行化后的加速率為：
??Hello World程序是我們學習任何編程語言時，第一個要完成的，雖然cuda c并不是一門新的語言，但我們還是從Hello World開始Cuda編程。
#include <stdio.h>
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
__global__ void hello_world(void)
{
printf("GPU: Hello world! Thread id : %d\n", threadIdx.x);
}
int main(){
printf("CPU: Hello world!\n");
hello_world <<<1, 10>>>();
// cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and
// tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.
cudaDeviceReset();
return 0;
}??程序中的具體語法我們后面會講到，這里只要記住<<<1, 10>>>是調用了10個線程即可，執行上面的程序，會打印出10個GPU的Hello World，這個就是SIMD，即單指令多線程，多個線程執行相同的指令，就像程序中的這個10個線程同時執行打印Hello Wolrd的這個指令一樣。
關于“怎么用GPU編寫Hello World”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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