▶ 分离编译【留坑,在 Linux 上用命令行试一下】

▶ 源代码:

 // cppIntegration_gold.cpp
#include <vector_types.h> extern "C" void computeGold(char *reference, char *idata, const unsigned int len);
extern "C" void computeGold2(int2 *reference, int2 *idata, const unsigned int len); void computeGold(char *reference, char *idata, const unsigned int len)
{
for (unsigned int i = ; i < len; ++i)
reference[i] = idata[i] - ;
} void computeGold2(int2 *reference, int2 *idata, const unsigned int len)
{
for (unsigned int i = ; i < len; ++i)
{
reference[i].x = idata[i].x - idata[i].y;
reference[i].y = idata[i].y;
}
}
 // cppIntegration.cu
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <assert.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <helper_cuda.h>
#include <helper_functions.h> #ifndef MAX
#define MAX(a,b) (a > b ? a : b)
#endif extern "C" void computeGold(char *reference, char *idata, const unsigned int len);
extern "C" void computeGold2(int2 *reference, int2 *idata, const unsigned int len); // GPU上的运算
__global__ void kernel(int *g_data)
{
const unsigned int tid = threadIdx.x;
int data = g_data[tid];
// data 每个字节的值减去 10,再拼接到一起
g_data[tid] = ((((data << ) >> ) - ) << ) | ((((data << ) >> ) - ) << ) | ((((data << ) >> ) - ) << ) | ((((data << ) >> ) - ) << ) ;
} __global__ void kernel2(int2 *g_data) // 使用 int2* 格式的输入
{
const unsigned int tid = threadIdx.x;
int2 data = g_data[tid];
g_data[tid].x = data.x - data.y; // data.x 中每个元素减去 data.y 中对应元素的偏移量
} // 测试不同的核函数处理的结果。输入两种格式的待处理数据,及其长度
extern "C" bool runTest(char *data, int2 *data_int2, unsigned int len)
{
assert((len % ) == ); // 要求数组长度为 4 的倍数
const unsigned int num_threads = len / , mem_size = sizeof(char) * len, mem_size_int2 = sizeof(int2) * len; char *d_data;
cudaMalloc((void **)&d_data, mem_size);
cudaMemcpy(d_data, data, mem_size, cudaMemcpyHostToDevice);
int2 *d_data_int2;
cudaMalloc((void **)&d_data_int2, mem_size_int2);
cudaMemcpy(d_data_int2, data_int2, mem_size_int2, cudaMemcpyHostToDevice); kernel << < dim3(, , ), dim3(num_threads, , ) >> > ((int *)d_data);
kernel2 << < dim3(, , ), dim3(len, , ) >> > (d_data_int2); getLastCudaError("Kernel execution failed"); // 检查和函数运行是否有错误,有错则输出这话 char *reference = (char *)malloc(mem_size); // 使用 CPU 计算
computeGold(reference, data, len);
printf("ref char*:%s\n", reference);
int2 *reference2 = (int2 *)malloc(mem_size_int2);
computeGold2(reference2, data_int2, len);
printf("ref int2 :");
for (int i = ; i < len;i++)
printf("%c", reference2[i].x);
printf("\n"); cudaMemcpy(data, d_data, mem_size, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(data_int2, d_data_int2, mem_size_int2, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaDeviceSynchronize();
printf("gpu char*:%s\n", (char *)data);
printf("gpu int2 :");
for (int i = ; i < len; i++)
printf("%c", data_int2[i].x);
printf("\n"); cudaFree(d_data);
cudaFree(d_data_int2);
free(reference);
free(reference2);
return ;
}
 // main.cpp
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cuda_runtime.h>
#include <vector_types.h>
#include <helper_cuda.h> extern "C" bool runTest(char *data, int2 *data_int2, unsigned int len); int main()
{
const int len = ;
int2 i2[]; // cuda 内置的 int2 类型
char str[len] = { , , , ,, , , , , , , , , , , };
for (int i = ; i < len; i++)
{
i2[i].x = str[i];
i2[i].y = ;
}
runTest(str, i2, len); getchar();
return ;
}

● 输出结果:

ref char*: Hello World.
ref int2 :Hello World.
gpu char*: Hello World.
gpu int2 :Hello World.

▶ 涨姿势:

● cuda 内置的 int2 类型,整数有序对。涉及的定义如下:

 #define __cuda_builtin_vector_align8(tag, members)  \
struct __device_builtin__ __align__() tag \
{ \
members \
} __cuda_builtin_vector_align8(int2, int x; int y;); typedef __device_builtin__ struct int2 int2;

● 警告函数和错误检查函数

 #define assert(expression) (void)                                                                   \
( \
(!!(expression)) || (_wassert(_CRT_WIDE(#expression), _CRT_WIDE(__FILE__), (unsigned)(__LINE__)), )\
) #define getLastCudaError(msg) __getLastCudaError (msg, __FILE__, __LINE__) inline void __getLastCudaError(const char *errorMessage, const char *file, const int line)
{
cudaError_t err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err)
{
fprintf(stderr, "%s(%i) : getLastCudaError() CUDA error : %s : (%d) %s.\n",
file, line, errorMessage, (int)err, cudaGetErrorString(err));
DEVICE_RESET
exit(EXIT_FAILURE);
}
}

0_Simple__cppIntegration的更多相关文章

随机推荐

  1. oracle pl/sql 函数

    函数用于返回特定的数据,当建立函数时,在函数头部必须包含return子句.而在函数体内必须包含return语句返回的数据.我们可以使用create function来建立函数. 1).接下来通过一个案 ...

  2. Java虚拟机-运行时数据区域

    Java虚拟机管理的内存包括如图所示的运行时数据区域: 下面分别进行介绍: 1)程序计数器(Program Counter Register) 占用的内存空间比较小,主要作用就是标识当前线程执行的字节 ...

  3. 第4章 同步控制 Synchronization ----事件(Event Objects)

    Win32 中最具弹性的同步机制就属 events 对象了.Event 对象是一种核心对象,它的唯一目的就是成为激发状态或未激发状态.这两种状态全由程序来控制,不会成为 Wait...() 函数的副作 ...

  4. TCHAR

    定义 TCHAR :通过define 定义的字符串宏 因为C++支持两种字符串:常规的ANSI编码 (使用""包裹).Unicode编码(使用L" "包裹).因 ...

  5. Java数据结构和算法总结-数组、二分查找

    前言:在平时开发中数组几乎是最基本也是最常用的数据类型,相比链表.二叉树等又简单很多,所以在学习数据和算法时用数组来作为一个起点再合适不过了.本篇博文的所有代码已上传 github ,对应工程的 ar ...

  6. JavaScript案例开发之扑克游戏

    随着时代的发展,知识也在日益更新,但是基础知识永远不会过时,它是新时代的基石,更是我们进一步学习的保障,下面带着大家用JavaScript开发一款真正的扑克游戏,和大家一起分享,希望你们能够喜欢:闲话 ...

  7. ArrayList , Vector 数组集合

    ArrayList 的一些认识: 非线程安全的动态数组(Array升级版),支持动态扩容 实现 List 接口.底层使用数组保存所有元素,其操作基本上是对数组的操作,允许null值 实现了 Randm ...

  8. OWLQN算法

    一.BFGS算法 算法思想如下: Step1   取初始点,初始正定矩阵,允许误差,令: Step2   计算: Step3   计算,使得 : Step4    令: Step5    如果,则取为 ...

  9. HDU1142 A Walk Through the Forest(最短路+DAG)

    A Walk Through the Forest Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/O ...

  10. ZOJ2965 Accurately Say "CocaCola"! 线性扫描

    Accurately Say "CocaCola"! 范围找到:1--700左右,然后打表就ok了 #include<cstdio> #include<cstdl ...