【CUDA开发】Cuda C++ Thrust API与 Cuda Runtime API程序比较
今天买了本新书《高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践》,今天读了第一章有点出获,分享给大家。
程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和
1. CPU串行运行的代码:
//seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main()
{
const int N=50000;
//任务1:创建数组
vector<int> a(N);
//任务2:填充数组
for(int i=0;i<N;i++)a[i]=i;
//任务3:计算数组各元素之和
int sumA=0;
for(int i=0;i<N;i++)sumA+=a[i];
//任务4:计算0-N-1之和
int sumCheck=0;
for(int i=0;i<N;i++)sumCheck+=i;
//任务5:检查结果是否正确
if(sumA==sumCheck) cout<<"Test Succeeded!"<<endl;
else {cerr<<"TestFailed!"<<endl;return(1);}
return (0);
}
2.Cuda Thrust C++ API 程序
#include<iostream>
using namespace std;
#include<thrust\/reduce.h>
#include<thrust/sequence.h>
#include<thrust/host_vector.h>
#include<thrust/device_vector.h>
int main()
{
const int N=50000;
//任务1:创建数组
thrust::device_vector<int>a(N);
//任务2:填充数组,并行运算
thrust::sequence(a.begin(),a.end(),0);
//任务3:计算数组元素之和,并行计算
int sumA=thrust::reduce(a.begin(),a.end(),0);
//
int sumCheck=0;
for(int i=0;i<N;i++)
sumCheck+=i;
//
if(sumA==sumCheck)cout<<"Test Succeeded!"<<endl;
else
{
cerr<<"Test Failed!"<<endl;
return(1);
}
getchar();
return (0);
}
3.仅对数据填充改为Runtime API 程序
//使用cuda Runtime API完成向数组中填充连续整数
#include<iostream>
using namespace std;
#include<thrust\/reduce.h>
#include<thrust/sequence.h>
#include<thrust/host_vector.h>
#include<thrust/device_vector.h>
__global__ void fillKernel(int *a,int n)
{
int tid=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
if(tid<n) a[tid]=tid;
}
void fill(int *d_a,int n)
{
int nThreadsPerBlock=512;
//int nBlocks=n/nThreadsPerBlock+(n%nThreadsPerBlock)?1:0);
int nBlocks=(n+nThreadsPerBlock)/nThreadsPerBlock;
fillKernel<<<nBlocks,nThreadsPerBlock>>>(d_a,n);
}
int main()
{
const int N=50000;
//任务1:创建数组
thrust::device_vector<int>a(N);
//任务2:填充数组,使用Runtime API 填充数组
fill(thrust::raw_pointer_cast(&a[0]),N);
//任务3:计算数组元素之和,并行计算
int sumA=thrust::reduce(a.begin(),a.end(),0);
//任务4:计算0-N-1之和
int sumCheck=0;
for(int i=0;i<N;i++)
sumCheck+=i;
//任务5:检查结果的正确性
if(sumA==sumCheck)cout<<"Test Succeeded!"<<endl;
else
{
cerr<<"Test Failed!"<<endl;
return(1);
}
getchar();
return (0);
}
【CUDA开发】Cuda C++ Thrust API与 Cuda Runtime API程序比较的更多相关文章
- 【CUDA开发】CUDA面内存拷贝用法总结
[CUDA开发]CUDA面内存拷贝用法总结 标签(空格分隔): [CUDA开发] 主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示: CUdeviceptr g_ ...
- 【并行计算-CUDA开发】【视频开发】ffmpeg Nvidia硬件加速总结
2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性 ...
- 【ARM-Linux开发】【CUDA开发】【深度学习与神经网络】Jetson Tx2安装相关之三
JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和J ...
- 【CUDA开发】CUDA编程接口(一)------一十八般武器
子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自 ...
- 【并行计算与CUDA开发】英伟达硬件加速编解码
硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenC ...
- 【CUDA开发】CUDA从入门到精通
CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追 ...
- 关于CUDA两种API:Runtime API 和 Driver API
CUDA 眼下有两种不同的 API:Runtime API 和 Driver API,两种 API 各有其适用的范围. 高级API(cuda_runtime.h)是一种C++ ...
- Windows平台CUDA开发之前的准备工作
CUDA是NVIDIA的GPU开发工具,眼下在大规模并行计算领域有着广泛应用. windows平台上面的CUDA开发之前.最好去NVIDIA官网查看说明,然后下载对应的driver. ToolKits ...
- 【神经网络与深度学习】【CUDA开发】caffe-windows win32下的编译尝试
[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是 ...
随机推荐
- spring + junit 测试
spring + junit 测试 需要一个工具类 package com.meizu.fastdfsweb; import org.junit.runner.RunWith; import org. ...
- [Functional Programming] Add, Mult, Pow, isZero
const log = console.log; // zero :: &fa.a const zero = f => x => x; // zero is F // once : ...
- 开始学习shell
运行shell脚本有两种方法: 作为可执行程序,假如在某个目录下,编写了一个shell脚本test.sh,想要执行这个脚本,就需要先cd进入脚本所在目录, chmod +x ./test.sh # 是 ...
- html2canvas 使用指南
html2canvas(document.body).then(function(canvas) { document.body.appendChild(canvas); }); 属性参数: http ...
- luoguP3371 【模板】单源最短路径
P3371 [模板]单源最短路径 3K通过 10.7K提交 题目提供者 HansBug 标签 云端↑ 难度 普及/提高- 时空限制 1s / 128MB 题目描述 如题,给出一个有向图,请输出从某一点 ...
- codevs 1464 装箱问题 2 x
题目描述 Description 一个工厂制造的产品形状都是长方体,它们的高度都是h,长和宽都相等,一共有六个型号,他们的长宽分别为1*1, 2*2, 3*3 ...
- 0.spring cloud目录
1. 微服务架构概述 1.0. 单体架构是什么 1.1. 单体应用架构存在的问题 1.2. 如何解决单体应用架构存在的问题 1.3. 什么是微服务 1.4. 微服务架构的优点与挑战 1.4.1. 微服 ...
- Spring Boot 线程池的使用和扩展 - 转载
转载:http://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/79120268 1.实战环境 windowns10: jdk1.8: springboo ...
- leetcode 100. Same Tree、101. Symmetric Tree
100. Same Tree class Solution { public: bool isSameTree(TreeNode* p, TreeNode* q) { if(p == NULL &am ...
- 数据解析框架之Gson
GSON是由Google提供的,用于JAVA对象与JSON字符串之间互相转换的一个解决方案.用处很多,比如在前后台通讯中,前台先将java对象转化成JSON,然后将JSON传输给后台交由后台处理——相 ...