cuda編程需要懂數據結構

① cuda編程 device 中的類或者結構體的使用

1.你的類結尾應該有分號，「};」，應該是這個原因。
2.你的構造函數只是聲明了，並沒有定義。如果只是你寫核笑的代碼的話，你的構造函數、析構函數和成纖氏答員函毀慧數要給出函數體，例如

謝謝

② c語言 gpu

U越來越強大，GPU為顯示圖像做了優化之外，在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的，也就是超於游戲，使得GPU能夠發揮其強大的運算能力。

一年前NVIDIA發布CUDA，這是一種專門針對GPU的C語言開發工具。與以往採用圖形API介面指揮GPU完成各種運算處理功能不同，CUDA的出現使研究人員和工程師可以在熟悉的C語言環境下，自由地輸入代碼調用GPU的並行處理架構。這使得原先需要花費數天數周才能出結果的運算大大縮短到數幾小時，甚至幾分鍾之內。

CUDA是用於GPU計算的開發環境，它是一個全新的軟硬體架構，可以將GPU視為一個並行數據計算的設備，對所進行的計算進行分配和管理。在CUDA的架構中，這些計算不再像過去所謂的GPGPU架構那樣必須將計算映射到圖形API（OpenGL和Direct 3D）中，因此對於開發者來說，CUDA的開發門檻大大降低了。CUDA的GPU編程語言基於標準的C語言，因此任何有C語言基礎的用戶都很容易地開發CUDA的應用程序。

那麼，如何使得CPU與GPU之間很好的進行程序之間的銜接呢？以GPGPU的概念來看，顯卡仍然需要以傳統的DirectX和OpenGL這樣的API來實現，對於編程人員來說，這樣的方法非常繁瑣，而CUDA正是以GPGPU這個概念衍生而來的新的應用程序介面，不過CUDA則提供了一個更加簡便的方案——C語言。我們回顧一下CUDA的發展歷史。

③ ue5調用cuda程序

UE5是一款游戲引擎，可以通過編寫C++代碼來與CUDA程序進行交互。下面是一些基本步驟：

1. 構建一個C++插件來實現與CUDA的交互；
2. 將CUDA程序編譯為動態鏈接庫（弊做DLL）文件；
3. 在UE5項目中添加動態租仿衡鏈接庫；
4. 在C++插件中使用動態鏈接庫調用CUDA程序。

具體來說，您可以按照以下步驟操作：

1. 在UE5中創建一個新的插件項目。
2. 在插件項目中添加包含CUDA代碼的源文件，並將其編譯為動態鏈接庫。
3. 在插件項目中添加包含CUDA頭文件以及相關庫大卜文件的路徑。
4. 在插件代碼中使用動態鏈接庫調用CUDA程序。

需要注意的是，在開發過程中還需要注意以下幾點：

1. 編譯CUDA程序時需要使用正確的編譯器和CUDA工具包版本；
2. 需要確保CUDA代碼能夠在動態鏈接庫中正常運行；
3. 如果需要在多個平台上使用該插件，則需要對不同平台進行編譯並添加平台特定的代碼。

總的來說，與CUDA的交互需要比較深入的技術知識，我們建議您在開始之前做好充分的准備和了解相關知識。

④ cuda編程，把CPU轉到CUDA的編程，這演算法有點不正確！求解

cuda是基於標准c語言的，你先把c語言的基礎學好，然後動手自己寫一些c語言的程序，等對c語言有一定的功底之後，再看cuda,cuda與c語言的不同之處我覺得在於那個內核函數，以及如何劃分線程塊和柵格的緯度和大小，以及如何實現對於線程的索引的搜索，讓每一個線程處理對應的一個變數或者幾個變數。
然後是cuda的一些基礎的語法，這些你可以看一些簡單的cuda的例子，例如矩陣相加的例子，通過這些程序的例子可以很好的理解這些語法。

⑤ NVIDIA顯卡支持CUDA，什麼是CUDA

關於CUDA：

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬體的直接訪問介面，而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力，使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。

關於NVIDIA CUDA技術
NVIDIA CUDA技術是當今世界上唯一針對NVIDIA GPU（圖形處理器）的C語言環境，為支持CUDA技術的NVIDIA GPU（圖形處理器）帶來無窮的圖形計算處理性能。憑借NVIDIA CUDA技術，開發人員能夠利用NVIDIA GPU（圖形處理器）攻克極其復雜的密集型計算難題，應用到諸如石油與天然氣的開發，金融風險管理，產品設計，媒體圖像以及科學研究等領域。
CUDA™ 工具包是一種針對支持CUDA功能的GPU（圖形處理器）的C語言開發環境。CUDA開發環境包括:

nvcc C語言編譯器
適用於GPU（圖形處理器）的CUDA FFT和BLAS庫
分析器
適用於GPU（圖形處理器）的gdb調試器（在2008年3月推出alpha版）
CUDA運行時（CUDA runtime）驅動程序（目前在標準的NVIDIA GPU驅動中也提供）
CUDA編程手冊
CUDA開發者軟體開發包（SDK）提供了一些範例（附有源代碼），以幫助使用者開始CUDA編程。這些範例包括:

並行雙調排序
矩陣乘法
矩陣轉置
利用計時器進行性能評價
並行大數組的前綴和（掃描）
圖像卷積
使用Haar小波的一維DWT
OpenGL和Direct3D圖形互操作示例
CUDA BLAS和FFT庫的使用示例
CPU-GPU C—和C++—代碼集成
二項式期權定價模型
Black-Scholes期權定價模型
Monte-Carlo期權定價模型
並行Mersenne Twister（隨機數生成）
並行直方圖
圖像去噪
Sobel邊緣檢測濾波器
MathWorks MATLAB® 插件 (點擊這里下載)
新的基於1.1版CUDA的SDK 範例現在也已經發布了。要查看完整的列表、下載代碼，請點擊此處。

技術功能
在GPU（圖形處理器）上提供標准C編程語言
為在支持CUDA的NVIDIA GPU（圖形處理器）上進行並行計算而提供了統一的軟硬體解決方案
CUDA兼容的GPU（圖形處理器）包括很多：從低功耗的筆記本上用的GPU到高性能的，多GPU的系統。
支持CUDA的GPU（圖形處理器）支持並行數據緩存和線程執行管理器
標准FFT（快速傅立葉變換）和BLAS（基本線性代數子程序）數值程序庫
針對計算的專用CUDA驅動
經過優化的，從中央處理器（CPU）到支持CUDA的GPU（圖形處理器）的直接上傳、下載通道
CUDA驅動可與OpenGL和DirectX圖形驅動程序實現互操作
支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系統
為了研究以及開發語言的目的，CUDA提供對驅動程序的直接訪問，以及匯編語言級的訪問。

⑥ GPU高性能運算之CUDA的介紹

本書共分5章：第1章介紹GPU通用計算的發展歷程，介紹並行計算的歷史、現狀以及面臨的問題；第2章介紹CUDA的使用方法，幫助理解CUDA的編數清程模型、存儲器模型和執行模型，掌握CUDA程序的編寫方法；第3章探討CUDA硬體架構，深入分析蠢轎Tesla GPU架構與CUDA通用計算的相互作用：第4章總結CUDA的高級優化方法，對任務劃分、存儲器訪問、指令流效率等課題進行探討；第5章以豐富的實例帶畢肆展示如何使用CUDA的強大性能解決實際問題。

⑦ CUDA里一個WARP中有32個線程，SM里有48個SP，每個SP對應一個線程

你好，

並行度是很復雜、很難估計的，它和很多因素有關，不能單從SP的數量來判斷。一個SM最多有48個SP可以同時運行，它們執行同樣的指令或者休眠，但是並不是說它們每一個負責一個block或者thread的運算。實際上，threads是按warp為單位執行的，一個warp有32個threads。一個SM可以最多有48個warp是active的，但是由於一個GPU時鍾時間內可以執行的指令非常有限，所以這些warp不是全部並行執行的，而是隨著GPU時鍾來回切換執行，這個機制很復雜，是由GPU自己來部署的。所以，比較這種並行度是很難的，一般不這樣比也不這樣去考慮並行運算。

如果是單一的GPU優化問題，那就是比程序的吞吐量(throughput)和GPU最大吞吐量之間 (peak throughput)的差值，看一下優化的程度是不是好，越靠近最大吞吐量的優化就越好。如果只是做了一個加速的可能性，那麼就比較加速比就可以了。

在實際編程中，你其實只需要考慮CUDA編程指南上面提到的那些優化方法就行了，比如增大occupancy，instruction level parallelism（指令級並行）等等就足夠了。

謝謝，望採納

⑧ CUDA的程序，自己寫的，求高人指教

__global__ static void sumOfSquares(int *gpudata, int* result) 你把static去掉！另敏咐薯外我簡蘆不明白你的global函數裡面為什麼沒有定義線程的索引啊。那你那些數據運算是在哪橋者運算的啊。我覺得應該定義int bx=blockIdx.x之類的變數啊，你這程序就是在一個線程中執行，沒有並行。

⑨ 【CUDA 編程】bank 與bank沖突

以下內容摘笑塌抄於Nvida 官方教程碰則圓 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#memory-hierarchy

Shared memory has 32 banks that are organized such that successive 32-bit words map to successive banks. Each bank has a bandwidth of 32 bits per clock cycle.
共享內存由連續的32bit單元映射到32個bank， 每個時鍾周期內， 每個bank都有32bit的帶寬

A shared memory request for a warp does not generate a bank conflict between two threads that access any address within the same 32-bit word (even though the two addresses fall in the same bank). In that case, for read accesses, the word is broadcast to the requesting threads and for write accesses, each address is written by only one of the threads (which thread performs the write is undefined).
一個wrap內的兩個線程訪問同一個在共享內存中的32bit數據， 這樣並不會引起bank沖突 （怎麼感覺和下面的圖middle的描述不一樣？？）盯橋 。對於讀操作， 32bit數據會被廣播給請求的線程； 對於寫線程， 數據僅僅會被一個線程寫(這樣會產生未定義的行為)。

Figure 17 shows some examples of strided access.
Figure 18 shows some examples of memory read accesses that involve the broadcast mechanism.
Figure 17. Strided Shared Memory Accesses. Examples for devices of compute capability 3.x (in 32-bit mode) or compute capability 5.x and 6.x

Left Linear addressing with a stride of one 32-bit word (no bank conflict).
Middle Linear addressing with a stride of two 32-bit words (two-way bank conflict).
Right Linear addressing with a stride of three 32-bit words (no bank conflict).
Figure 18. Irregular Shared Memory Accesses. Examples for devices of compute capability 3.x, 5.x, or 6.x.

Left Conflict-free access via random permutation.
Middle Conflict-free access since threads 3, 4, 6, 7, and 9 access the same word within bank 5.
Right Conflict-free broadcast access (threads access the same word within a bank).

⑩ 如何學習cuda c

1、CUDAC編寫WindowsConsoleApplication

下面我們從一個簡單的例子開始學習CUDAC。

打開VS，新建一個CUDAWinApp項目，項目名稱為Vector，解決方案名稱為CUDADemo。依次點擊「確定」，「下一步」，選擇Emptyproject。點擊「Finished」。這樣一個CUDA的項目就建成了。

右鍵點擊Vector項目，依次選擇「添加」、「新建項」、「代碼」、「CUDA」。在名稱中輸入要添加的拿唯則文件名。如Vector.cu。然後點擊添加。

下面在Vector.cu文件里實現兩個向量相加的程序。

//添加系統庫

#include

#include

//添加CUDA支持

#include

__global__voidVecAdd(float*A,float*B,float*C);

__host__voidrunVecAdd(intargc,char**argv);

intmain(intargc,char**argv)

{

runVecAdd(argc,argv);

CUT_EXIT(argc,argv);

}

__host__voidrunVecAdd(intargc,char**argv)

{//初始化host端內存數據

constunsignedintN=8;//向量維數

constunsignedintmemSize=sizeof(float)*N;//需要空間的位元組數

float*h_A=(float*)malloc(memSize);

float*h_B=(float*)malloc(memSize);

float*h_C=(float*)malloc(memSize);

for(unsignedinti=0;i<N;i++)

{h_A[i]=i;h_B[i]山唯=i;}

//設備端顯存空間

float*d_A,*d_B,*d_C;

//初始化Device

CUT_DEVICE_INIT(argc,argv);

CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_A,memSize));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_B,memSize));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_C,memSize));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(d_A,h_A,memSize,cudaMemcpyHostToDevice));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(d_B,h_B,memSize,cudaMemcpyHostToDevice));

VecAdd<<<1,N,memSize>>>(d_A,d_B,d_C);

CUT_CHECK_ERROR("Kernelexecutionfailed");

CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(h_C,d_C,memSize,cudaMemcpyDeviceToHost));

for(unsignedinti=0;i<N;i++)

{printf("%.0f",h_C[i]);}

free(h_A);free(h_B);free(h_C);

CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_A));

CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_B));

CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_C));

}

__global__voidVecAdd(float*A,float*B,float*C)

{

//分配sharedmemory

extern__shared__floats_A[];

extern__shared__floats_B[];

extern__shared__floats_C[];

//從globalmemory拷貝到sharedmemory

constunsignedinti=threadIdx.x;

s_A[i]=A[i];

s_B[i]=B[i];

//計算

s_C[i]=s_A[i]+s_B[i];

//拷貝到globalmemory

C[i]=s_C[i];

}

由於這里不是講CUDA編程的，關於它的編程模型已經超出了我要介紹的范圍，您可以閱讀消棚《GPU高性能運算之CUDA》來獲得CUDA編程模型的知識。

編譯Vector項目，執行此項目後會得到圖1如下輸出：

圖1Vector項目執行結果

2、CUDAC編寫DLL模塊

更多情況下的您的軟體可能只是使用CUDA來實現一段程序的加速，這種情況下我們可以使用CUDAC編寫DLL來提供介面。下面我們就將例1編譯成DLL。

在剛才的CUDADemo解決方案目錄下添加一個新的CUDA項目（當然您也可以重新建立一個解決方案）。項目名為VecAdd_dynamic。ApplicationType選為DLL，AdditionalOptions選擇EmptyProject。

第一步，添加頭文件，文件名最好與工程名同名，這樣便於您的維護工作。這里我向項目中添加了VecAdd_dynamic.h，在此頭文件中添加如下代碼

#ifndef_VECADD_DYNAMIC_H_

#define_VECADD_DYNAMIC_H_

//並行計算N維向量的加法

__declspec(dllexport)voidVecAdd(float*h_A,float*h_B,float*h_C,intN);

#endif

第二步，添加cpp文件，文件名為VecAdd_dynamic.cpp，在此文件中添加如下代碼

#include

#include"VecAdd_dynamic.h"

#ifdef_MANAGED

#pragmamanaged(push,off)

#endif

BOOLAPIENTRYDllMain(HMODULEhMole,DWORDul_reason_for_call,LPVOIDlpReserved)

{

returnTRUE;

}

#ifdef_MANAGED

#pragmamanaged(pop)

#endif

第三步，添加def文件，此文件的功能就是確保其它廠商的編譯器能夠調用此DLL里的函數。這一點非常關鍵，因為您的程序可能用到多個廠家的編譯器。文件名為VecAdd_dynamic.def。向該文件中添加：

EXPORTS

VecAdd

第四步，添加cu文件，文件名為VecAdd_dynamic.cu。注意此文件最好直接添加到項目目錄下，不要添加到源文件選項卡或其它已有的選項卡下。

在cu文件里添加如下代碼，實現要導出的函數。

#include

#include

#include

#if__DEVICE_EMULATION__

boolInitCUDA(void)

{returntrue;}

#else

boolInitCUDA(void)

{

intcount=0;

inti=0;

cudaGetDeviceCount(&count);

if(count==0)

{

fprintf(stderr,"Thereisnodevice./n");

returnfalse;

}

for(i=0;i<count;i++)

{

cudaDevicePropprop;

if(cudaGetDeviceProperties(&prop,i)==cudaSuccess)

{

if(prop.major>=1)

{break;}

}

}

if(i==count)

{

fprintf(stderr,"ThereisnodevicesupportingCUDA./n");

returnfalse;

}

cudaSetDevice(i);

printf("CUDAinitialized./n");

returntrue;

}

#endif

__global__voidD_VecAdd(float*g_A,float*g_B,float*g_C,intN)

{

unsignedinti=threadIdx.x;

if(i<N)

{g_C[i]=g_A[i]+g_B[i];}

}

voidVecAdd(float*h_A,float*h_B,float*h_C,intN)

{

if(!InitCUDA())

{return;}

float*g_A,*g_B,*g_C;

unsignedintsize=N*sizeof(float);

CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&g_A,size));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&g_B,size));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&g_C,size));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(g_A,h_A,size,cudaMemcpyHostToDevice));

CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(g_B,h_B,size,cudaMemcpyHostToDevice));

D_VecAdd<<<1,N>>>(g_A,g_B,g_C,N);

CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(h_C,g_C,size,cudaMemcpyDeviceToHost));

cudaFree(g_A);cudaFree(g_B);cudaFree(g_C);

}

第五步，如果您已經正確完成了以上四步，那麼剩下的就只有編譯，只要您用過VS，這一步就不需要我介紹了吧。成功之後，在您的解決方案文件目錄下的Debug文件夾下會有一個VecAdd_dynamic.dll文件。

3、在.NET中使用CUDAC編寫的DLL

下面介紹在託管程序中如何使用VecAdd_dynamic.dll。

第一步，在上面的解決方案CUDADemo下添加一個C++/CLR的Windows窗體應用程序，工程名為NETDemo（當然您也可以重新建一個解決方案，工程名也是隨意的）。

第二步，在窗體上添加一個按鈕，名字隨意，我將它的現實文本改為「調用CUDA_DLL」，給這個按鈕添加click事件。我們的代碼將在這個事件里添加調用VecAdd()的程序。在窗體上添加一個文本框用來顯示調用輸出的結果。

第三步，代碼實現。為工程NETDemo添加一個頭文件，我將它命名為Win32.h，這個文件中主要是實現VecAdd()函數的導入。在此文件中添加如下代碼

#pragmaonce

namespaceWin32

{

usingnamespaceSystem::Runtime::InteropServices;

[DllImport("VecAdd_dynamic.dll",EntryPoint="VecAdd",CharSet=CharSet::Auto)]

extern"C"voidVecAdd(float*h_A,float*h_B,float*h_C,intN);

}

在Form1.h中，#pragmaonce之後namespaceNETDemo之前添加以下代碼。

#include"Win32.h"

#include

在button1_Click()中添加如下代碼

intN=8;

float*h_A=(float*)malloc(N*sizeof(float));

float*h_B=(float*)malloc(N*sizeof(float));

float*h_C=(float*)malloc(N*sizeof(float));

for(inti=0;i<N;i++)

{h_A[i]=i;h_B[i]=i;}

Win32::VecAdd(h_A,h_B,h_C,N);

String^reslut;

for(inti=0;i<N;i++)

{reslut+=Convert::ToString(h_C[i])+",";}

this->textBox1->Text=Convert::ToString(reslut);

free(h_A);free(h_B);free(h_C);

第四步、執行NETDemo項目。點擊「調用CUDA_DLL」，您會看到圖3所示的結果

圖3NETDemo運行結果

到現在為止您已經完全可以正確使用CUDA了。