《GPU高性能编程CUDA实战中文》中第四章的julia实验
在整个过程中出现了各种问题,我先将我调试好的真个项目打包,提供下载。
/*
* Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved.
*
* NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and
* proprietary rights in and to this software and related documentation.
* Any use, reproduction, disclosure, or distribution of this software
* and related documentation without an express license agreement from
* NVIDIA Corporation is strictly prohibited.
*
* Please refer to the applicable NVIDIA end user license agreement (EULA)
* associated with this source code for terms and conditions that govern
* your use of this NVIDIA software.
*
*/ #include <GL\glut.h>
#include "cuda.h"
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include "../common/book.h"
#include "../common/cpu_bitmap.h" #define DIM 1000 struct cuComplex {
float r;
float i;
__device__ cuComplex(float a, float b) : r(a), i(b) {}
__device__ float magnitude2(void) {
return r * r + i * i;
}
__device__ cuComplex operator*(const cuComplex& a) {
return cuComplex(r*a.r - i*a.i, i*a.r + r*a.i);
}
__device__ cuComplex operator+(const cuComplex& a) {
return cuComplex(r + a.r, i + a.i);
}
}; __device__ int julia(int x, int y) {
const float scale = 1.5;
float jx = scale * (float)(DIM / - x) / (DIM / );
float jy = scale * (float)(DIM / - y) / (DIM / ); cuComplex c(-0.8, 0.156);
cuComplex a(jx, jy); int i = ;
for (i = ; i<; i++) {
a = a * a + c;
if (a.magnitude2() > )
return ;
} return ;
} __global__ void kernel(unsigned char *ptr) {
// map from blockIdx to pixel position
int x = blockIdx.x;
int y = blockIdx.y;
int offset = x + y * gridDim.x; // now calculate the value at that position
int juliaValue = julia(x, y);
ptr[offset * + ] = * juliaValue;
ptr[offset * + ] = ;
ptr[offset * + ] = ;
ptr[offset * + ] = ;
} // globals needed by the update routine
struct DataBlock {
unsigned char *dev_bitmap;
}; int main(void) {
DataBlock data;
CPUBitmap bitmap(DIM, DIM, &data);
unsigned char *dev_bitmap; HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void**)&dev_bitmap, bitmap.image_size()));
data.dev_bitmap = dev_bitmap; dim3 grid(DIM, DIM);
kernel << <grid, >> >(dev_bitmap); HANDLE_ERROR(cudaMemcpy(bitmap.get_ptr(), dev_bitmap,
bitmap.image_size(),
cudaMemcpyDeviceToHost)); HANDLE_ERROR(cudaFree(dev_bitmap)); bitmap.display_and_exit();
}
期间出现的问题:
问题一
calling a host function("cuComplex::cuComplex") from a __device__/__global__ function("julia") is not allowed
calling a host function("cuComplex::cuComplex") from a __device__/__global__ function("julia") is not allowed
calling a host function("cuComplex::cuComplex") from a __device__/__global__ function("cuComplex::operator *") is not allowed
calling a host function("cuComplex::cuComplex") from a __device__/__global__ function("cuComplex::operator +") is not allowed
这个原因是在原著中提供的代码有问题,原著中结构体中的代码为
cuComplex(float a, float b) : r(a), i(b) {}
将其修改如下即可:
__device__ cuComplex(float a, float b) : r(a), i(b) {}
问题二
error LNK2019: 无法解析的外部符号 ___glutInitWithExit@12,该符号在函数 _glutInit_ATEXIT_HACK@8 中被引用 1>GEARS.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 ___gl
这个原因是我的OpenGL文件没有引对
#include <GL\glut.h>
其中glut.h文件要在下面的路径下
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\GL
如果GL文件夹不在,要手动创建,结构如下图所示:

注意:
为了运行示例代码,需要抽取可运行的部分,同时为了减少手动修改的麻烦,也要注意各各个文件目录的层次关系,我的截图如下:

千辛万苦走下来就为了下面这张图:

确实挺好看的。赞一个!
《GPU高性能编程CUDA实战中文》中第四章的julia实验的更多相关文章
- [问题解决]《GPU高性能编程CUDA实战》中第4章Julia实例“显示器驱动已停止响应,并且已恢复”问题的解决方法
以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象 ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》第五章 线程并行
▶ 本章介绍了线程并行,并给出四个例子.长向量加法.波纹效果.点积和显示位图. ● 长向量加法(线程块并行 + 线程并行) #include <stdio.h> #include &quo ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》第四章 简单的线程块并行
▶ 本章介绍了线程块并行,并给出两个例子:长向量加法和绘制julia集. ● 长向量加法,中规中矩的GPU加法,包含申请内存和显存,赋值,显存传入,计算,显存传出,处理结果,清理内存和显存.用到了 t ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》第十一章 多GPU系统的CUDA C
▶ 本章介绍了多设备胸膛下的 CUDA 编程,以及一些特殊存储类型对计算速度的影响 ● 显存和零拷贝内存的拷贝与计算对比 #include <stdio.h> #include " ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》附录二 散列表
▶ 使用CPU和GPU分别实现散列表 ● CPU方法 #include <stdio.h> #include <time.h> #include "cuda_runt ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》第七章 纹理内存
▶ 本章介绍了纹理内存的使用,并给出了热传导的两个个例子.分别使用了一维和二维纹理单元. ● 热传导(使用一维纹理) #include <stdio.h> #include "c ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》第六章 常量内存
▶ 本章介绍了常量内存的使用,并给光线追踪的一个例子.介绍了结构cudaEvent_t及其在计时方面的使用. ● 章节代码,大意是有SPHERES个球分布在原点附近,其球心坐标在每个坐标轴方向上分量绝 ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》第三章 CUDA设备相关
▶ 这章介绍了与CUDA设备相关的参数,并给出了了若干用于查询参数的函数. ● 代码(已合并) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime ...
- 《GPU高性能编程CUDA实战》附录一 高级原子操作
▶ 本章介绍了手动实现原子操作.重构了第五章向量点积的过程.核心是通过定义结构Lock及其运算,实现锁定,读写,解锁的过程. ● 章节代码 #include <stdio.h> #incl ...
随机推荐
- Models-查询详细操作
# 单表简单查询13种方法 1.all(): 查询所有结果 all: models.表名.objects.all() book_all=models.Book.objects.all() # 结果是q ...
- 自定义ClassLoader加载class文件
package com.yd.wmsc.util; public class Test { public void say(){ System.out.println("Say Hello& ...
- python_魔法方法(四):属性访问
通常可以通过点(.)操作符的形式去访问对象的属性,也可以通过BIF适当地去访问属性,看个例子吧 >>> class A(): def __init__(self): self.x = ...
- PHP Redis锁
一.什么是 Redis Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo(网名:antirez)开发的一款内存高速缓存数据库 二.什么是 Redis 分布式锁 分布式锁其实可以理解为:控 ...
- js——移动端js事件、zepto.js
1. touchstart : 手指放到屏幕上时触发 2. touchmove : 手指在屏幕上滑动时触发 3. touched : 手指离开屏幕时触发 4. touchcancel : 系统取消to ...
- HDU 4143 A Simple Problem 分解因式
求一个最小的正整数x,使得(y + x) (y - x) = n成立 考虑一下n的分解因式. 可能会想到枚举n的约数,那么a * b = n成立,取最小的x即可 但是要枚举到n / 2,这样会超时. ...
- 车牌号校验js
var regExp = /(^[\u4E00-\u9FA5]{1}[A-Z0-9]{6}$)|(^[A-Z]{2}[A-Z0-9]{2}[A-Z0-9\u4E00-\u9FA5]{1}[A-Z0-9 ...
- 再谈Drupal 7.X的性能优化运行速度问题
D6升级D7之后,性能着实让人头大,不妨参考下面文章,另外站内搜索DOOOOR里其他优化文章,中西医结合吧.其中CDN和BOOST效果还可以,其他的没试过. 1,服务器 Web服务器建议,推荐使用HA ...
- python_2开发简单爬虫
2017年12月03日 16:43:01 独行侠的守望 阅读数:204 标签: python爬虫 更多个人分类: Python编辑版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明文章链接. https://b ...
- mysql-作业
一.表关系 请创建如下表,并创建相关约束 班级表:class 学生表:student cid caption grade_id sid sn ...