最近在学习CUDA框架,折腾了一个多月终于把CUDA安装完毕,现在终于跑通了自己的一个CUDA的Hello world程序,值得欣喜~

首先,关于CUDA的初始化,代码和解释如下,这部分主要参考GXW的文章:

//init the CUDA device
bool initCUDA()
{
int deviceCount;
cudaGetDeviceCount(&deviceCount); //Get the CUDA GPU count
if (deviceCount==0)
{
fprintf(stderr, "There is no device.\n");
return false;
} //判断是否有支持CUDA的装置,如果没有,deviceCount会返回一个1,而device0是一个cuda的仿真装置,而这个仿真的装置是不支持CUDA1.0以上。
//所以在写程序时候需要判断各个装置支持的版本号,只有在版本号大于1.0
int i;
for (i=0;i<deviceCount;i++)
{
cudaDeviceProp prop;
if (cudaGetDeviceProperties(&prop,i)==cudaSuccess)
{
if (prop.major>=1)
{
break;
}
}
} if (i==deviceCount)
{
fprintf(stderr,"There is no device supporting CUDA1.x.\n");
return false;
} cudaSetDevice(i); return true;
}

  初始化之后,先说一下程序的总体的思想,在main函数中生命一个字符串“Hello Word!”,然后利用GPU多个线程,分别对这个字符串进行修改。废话不多说,上代码:

__global__ void helloword(char * helloword)
{
int i= threadIdx.x; //得到当前线程的id
helloword[i] = helloword[i]+1;
} int main(int count, char * args[])
{
if (!initCUDA())
{
return 0;
}
printf("CUDA successfully init"); char * cpu_hello="Hello world!";
int size= strlen(cpu_hello); char* gpu_hello;      
     //为gpu_hello在GPU上面开辟一块空间,cudaMalloc和c里面的函数malloc有些相似,不过cudaMalloc是在GPU上面开辟空间
cudaMalloc((void**)&gpu_hello,size*sizeof(char));
     //cudaMemcpy主要用于在cpu和GPU之间拷贝数据,前三个参数和c语言里面的memcpy一样,最后一个指定方向的
cudaMemcpy(gpu_hello,cpu_hello,size*sizeof(char),cudaMemcpyHostToDevice);
helloword <<<1,size>>>(gpu_hello); cudaError_t cudaErr=cudaGetLastError();
if (cudaErr!=cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"addKernel failed!");
return 0;
} cudaErr=cudaDeviceSynchronize();
if (cudaErr!= cudaSuccess)
{
fprintf(stderr,"synchronize is wrong");
return 0;
} char *temp= (char *)malloc(sizeof(char)*(size+1));
memset(temp,0,size+1);
cudaErr =cudaMemcpy(temp,gpu_hello,size*sizeof(char),cudaMemcpyDeviceToHost);
if (cudaErr != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!%s",cudaGetErrorString(cudaErr));
return 0;
}
printf("\n%s\n",temp); return 1;
}

调试了好久,这个程序才调通,对于老手来讲可能不算什么,但是对于我这个新手来讲,喜悦之情……呵呵。

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索~

我的第一个CUDA程序的更多相关文章

  1. 详解第一个CUDA程序kernel.cu

    CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程&qu ...

  2. 第一个CUDA程序

    开始学CUDA 先写一个简单的 #include<iostream>__global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b;}in ...

  3. 分享一个CUDA的环境配置属性表,从此不用再担心配置不好CUDA环境了

    本文适用: Visual Studio 2008,C++, CUDA版本不限,不过我用的是5.5做的实验. 先贴出属性表的内容: <?xml version="1.0" en ...

  4. CUDA程序的调试总结【不定时更新】

    1 )CUDA的程序,经常犯,但是很难发现的一个错误就是同步问题. 描述下实例 for (k = 0; k < N; k+=BS) { sda[tx] = gda[tx+index]; __sy ...

  5. GPU/CUDA程序初体验 向量加法

    现在主要的并行计算设备有两种发展趋势: (1)多核CPU. 双核,四核,八核,...,72核,...,可以使用OpenMP编译处理方案,就是指导编译器编译为多核并行执行. (2)多线程设备(GP)GP ...

  6. GPU编程自学3 —— CUDA程序初探

    深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUD ...

  7. CUDA程序计时

    之前写的CUDA程序,想测量一下性能,网上很多用的是CPU端计时,很不准确.翻了一下书,发现这里应该使用事件来计时. CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳,这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的. ...

  8. GPU 编程入门到精通(三)之 第一个 GPU 程序

    博主因为工作其中的须要.開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程,因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴 ...

  9. DirectX游戏编程(一):创建一个Direct3D程序

    一.环境 Visual Studio 2012,DirectX SDK (June 2010) 二.准备 1.环境变量(如没有配置请添加) 变量名:DXSDK_DIR 变量值:D:\Software\ ...

随机推荐

  1. JAVA中封装JSONUtils工具类及使用

    在JAVA中用json-lib-2.3-jdk15.jar包中提供了JSONObject和JSONArray基类,用于JSON的序列化和反序列化的操作.但是我们更习惯将其进一步封装,达到更好的重用. ...

  2. HeadFirst Jsp 14 (Structs)

    大的web程序可能很复杂, 分很多”层” 有关 RMI 的部分, 可以参考 headfirst java 中的 RMI 的部分. struts 是一个框架, 框架是一些接口和类的集合, 这些接口和类设 ...

  3. URAL1748. The Most Complex Number

    1748 反素数 素数的个数随大小的递增而递减 可以相同 注意各种超啊 #include <iostream> #include<cstdio> #include<cst ...

  4. 初步窥探Git

    码农之路恒久远,学习向上是真谛啊!在学习的过程中,相信大家或多或少都接触到Git这个东东.它到底是什么呢,有什么作用呢,为什么它会那么火呢?带着这些一连串的疑问,决心去揭开它的庐山真面目. 在软件开发 ...

  5. jquery ajax 开发手记

    1.json解析的格式要求更严格了,必须全部加引号,否则无法识别 {"result":"false"} 2.ashx如果要使用Session需要继承接口IReq ...

  6. Codeforces Round #272 (Div. 2) D. Dreamoon and Sets (思维 数学 规律)

    题目链接 题意: 1-m中,四个数凑成一组,满足任意2个数的gcd=k,求一个最小的m使得凑成n组解.并输出 分析: 直接粘一下两个很有意思的分析.. 分析1: 那我们就弄成每组数字都互质,然后全体乘 ...

  7. Android ListView不响应OnItemClickListener解决办法

    有时候,当ListView中的每一个item是自定义的View时,有可能会导致ListView的OnItemClickListener的listener无法调用,请看如下情况: 如果你的自定义List ...

  8. mac vim shell配置

    一 : vim 配置 1 目录/usr/share/vim/vimrc 2 Python 自动缩进 http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/1866 ...

  9. 理解 Bias 与 Variance 之间的权衡

    有监督学习中,预测误差的来源主要有两部分,分别为 bias  与 variance,模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ,理解 bias 与 variance 有助 ...

  10. Eclipse 打开编辑文件所在文件夹方法

    一个便捷的方法在eclipse的菜单中,依次点击Run->External Tools-> External Tools configurations添加一个新的工具 OpenContai ...