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linux下CUDA編程體驗(yàn)指的是在Linux環(huán)境中使用NVIDIA提供的CUDA核心編程API（Application Programming interface縮寫）編寫程序，以便在CUDA顯卡上加速程序。CUDA是一種由NVIDIA開發(fā)的基于C/C++的語言，可為具有多個(gè)處理器的顯示卡提供高性能的編程模型，它可以分配少量的代碼到處理器，從而提高GPU的運(yùn)行性能。CUDA程序在Linux中也可以運(yùn)行，因此用戶可以在Linux系統(tǒng)中構(gòu)建CUDA程序。
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要使用Linux系統(tǒng)中的CUDA程序，首先要安裝CUDA開發(fā)套件（它是NVIDIA提供的一組開發(fā)工具）和CUDA驅(qū)動(dòng)程序，并設(shè)置CUDA環(huán)境變量（建議把它放在.bashrc中以保持設(shè)置）。接下來，將CUDA程序編譯為可執(zhí)行文件，提交給GPU，就可以在Linux桌面上體驗(yàn)CUDA編程了。比如，下面的程序是一個(gè)簡單的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，我們編寫了一個(gè)簡單的CUDA kernel，它的功能是將給定的一組數(shù)字的每個(gè)元素加10，這些數(shù)字存儲(chǔ)在變量a中，同時(shí)變量b用于存放結(jié)果。
然后，通過函數(shù)__global___ void cudaKernel(int n, int *a, int *b)發(fā)送kernel到compute device，cudaMalloc()函數(shù)用于分配內(nèi)存單元，并將變量a的值復(fù)制到cudaMalloc（）分配的內(nèi)存單元，緊接著將kernel發(fā)送到GPU，cudaMemcpy（）函數(shù)從GPU中檢索結(jié)果，將結(jié)果存儲(chǔ)在變量b中，最后，使用cudaFree（）釋放內(nèi)存。
總之，通過安裝CUDA開發(fā)套件，設(shè)置CUDA環(huán)境變量，編寫程序，編譯程序并提交到GPU，就可以在Linux桌面上體驗(yàn)CUDA編程了。CUDA是一種有力的GPU編程語言，它能夠極大地改善計(jì)算性能。
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新聞標(biāo)題：Linux下 CUDA 編程體驗(yàn)（cudalinux編程）
網(wǎng)頁地址：http://www.5511xx.com/article/dhochoo.html
