在異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)中，GPU與CPU通過(guò)PCIe總線連接在一起來(lái)協(xié)同工作，CPU所在位置稱為為主機(jī)端(host)，而GPU所在位置稱為設(shè)備端(device)，兩者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

CUDA作為GPU的編程模型，提供了對(duì)其他編程語(yǔ)言的支持，例如常用的C/C++，Python等。

下面在windows系統(tǒng)下，使用VS2022對(duì)GPU進(jìn)行CUDA編程。

開始之前你需要準(zhǔn)備的硬件是：一塊GPU顯卡。并假設(shè)你已經(jīng)提前安裝了VS2022，而且具備一定的軟件編程經(jīng)驗(yàn)。

安裝CUDA

首先進(jìn)行CUDA編程模型的安裝，根據(jù)自己的系統(tǒng)情況到CUDA官網(wǎng)下載安裝包。下載完成后進(jìn)行安裝，過(guò)程很簡(jiǎn)單。





安裝完成后，“win+R”輸入cmd打開終端后輸入：nvcc -V，檢驗(yàn)安裝是否成功。



若需要下載以前的版本，你還可以點(diǎn)擊查看你需要下載的CUDA版本：

創(chuàng)建VS2022項(xiàng)目

CUDA安裝完成后，打開VS2022創(chuàng)建新項(xiàng)目，選擇CUDA runtime。







新建完成后有一個(gè)簡(jiǎn)單的例程，直接進(jìn)行調(diào)試即可看到下面的結(jié)果：



在CUDA中，用host指代CPU及其內(nèi)存，用device指代GPU及其內(nèi)存。

CUDA程序既包含host程序，又包含device程序，它們分別在CPU和GPU上運(yùn)行。

同時(shí)，host與device之間可以進(jìn)行數(shù)據(jù)拷貝。

在CUDA中是通過(guò)函數(shù)類型限定詞開區(qū)別host和device上的函數(shù)，主要的三個(gè)函數(shù)類型限定詞如下：

__global__：在device上執(zhí)行，從host中調(diào)用（一些特定的GPU也可以從device上調(diào)用），返回類型必須是void，不支持可變參數(shù)，不能成為類成員函數(shù)。

注意用__global__定義的kernel是異步的，這意味著host不會(huì)等待kernel執(zhí)行完就執(zhí)行下一步。

__device__：在device上執(zhí)行，僅可以從device中調(diào)用，不可以和__global__同時(shí)用。

__host__：在host上執(zhí)行，僅可以從host上調(diào)用，一般省略不寫，不可以和__global__同時(shí)用，但可和__device__，此時(shí)函數(shù)會(huì)在device和host都編譯。








該例程雖然簡(jiǎn)單，也反映了典型的CUDA程序流程：

分配host內(nèi)存，并進(jìn)行數(shù)據(jù)初始化；

分配device內(nèi)存，并從host將數(shù)據(jù)拷貝到device上；

在device上調(diào)用CUDA的核函數(shù)(kernel)完成進(jìn)行并行計(jì)算；

將device上的運(yùn)算結(jié)果拷貝到host上；

釋放device和host上分配的內(nèi)存。

其中，kernel是在device上線程中并行執(zhí)行的函數(shù)，核函數(shù)用__global__符號(hào)聲明，在調(diào)用時(shí)需要用<<>>來(lái)指定kernel要執(zhí)行的線程數(shù)量，在CUDA中，每個(gè)線程都要執(zhí)行核函數(shù)，并且每個(gè)線程會(huì)分配一個(gè)唯一的線程號(hào)thread ID，這個(gè)ID值可以通過(guò)核函數(shù)的內(nèi)置變量threadIdx來(lái)獲得。

審核編輯：劉清