cuda编程需要懂数据结构

① cuda编程 device 中的类或者结构体的使用

1.你的类结尾应该有分号，“};”，应该是这个原因。
2.你的构造函数只是声明了，并没有定义。如果只是你写核笑的代码的话，你的构造函数、析构函数和成纤氏答员函毁慧数要给出函数体，例如

谢谢

② c语言 gpu

U越来越强大，GPU为显示图像做了优化之外，在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的，也就是超于游戏，使得GPU能够发挥其强大的运算能力。

一年前NVIDIA发布CUDA，这是一种专门针对GPU的C语言开发工具。与以往采用图形API接口指挥GPU完成各种运算处理功能不同，CUDA的出现使研究人员和工程师可以在熟悉的C语言环境下，自由地输入代码调用GPU的并行处理架构。这使得原先需要花费数天数周才能出结果的运算大大缩短到数几小时，甚至几分钟之内。

CUDA是用于GPU计算的开发环境，它是一个全新的软硬件架构，可以将GPU视为一个并行数据计算的设备，对所进行的计算进行分配和管理。在CUDA的架构中，这些计算不再像过去所谓的GPGPU架构那样必须将计算映射到图形API（OpenGL和Direct 3D）中，因此对于开发者来说，CUDA的开发门槛大大降低了。CUDA的GPU编程语言基于标准的C语言，因此任何有C语言基础的用户都很容易地开发CUDA的应用程序。

那么，如何使得CPU与GPU之间很好的进行程序之间的衔接呢？以GPGPU的概念来看，显卡仍然需要以传统的DirectX和OpenGL这样的API来实现，对于编程人员来说，这样的方法非常繁琐，而CUDA正是以GPGPU这个概念衍生而来的新的应用程序接口，不过CUDA则提供了一个更加简便的方案——C语言。我们回顾一下CUDA的发展历史。

③ ue5调用cuda程序

UE5是一款游戏引擎，可以通过编写C++代码来与CUDA程序进行交互。下面是一些基本步骤：

1. 构建一个C++插件来实现与CUDA的交互；
2. 将CUDA程序编译为动态链接库（弊做DLL）文件；
3. 在UE5项目中添加动态租仿衡链接库；
4. 在C++插件中使用动态链接库调用CUDA程序。

具体来说，您可以按照以下步骤操作：

1. 在UE5中创建一个新的插件项目。
2. 在插件项目中添加包含CUDA代码的源文件，并将其编译为动态链接库。
3. 在插件项目中添加包含CUDA头文件以及相关库大卜文件的路径。
4. 在插件代码中使用动态链接库调用CUDA程序。

需要注意的是，在开发过程中还需要注意以下几点：

1. 编译CUDA程序时需要使用正确的编译器和CUDA工具包版本；
2. 需要确保CUDA代码能够在动态链接库中正常运行；
3. 如果需要在多个平台上使用该插件，则需要对不同平台进行编译并添加平台特定的代码。

总的来说，与CUDA的交互需要比较深入的技术知识，我们建议您在开始之前做好充分的准备和了解相关知识。

④ cuda编程，把CPU转到CUDA的编程，这算法有点不正确！求解

cuda是基于标准c语言的，你先把c语言的基础学好，然后动手自己写一些c语言的程序，等对c语言有一定的功底之后，再看cuda,cuda与c语言的不同之处我觉得在于那个内核函数，以及如何划分线程块和栅格的纬度和大小，以及如何实现对于线程的索引的搜索，让每一个线程处理对应的一个变量或者几个变量。
然后是cuda的一些基础的语法，这些你可以看一些简单的cuda的例子，例如矩阵相加的例子，通过这些程序的例子可以很好的理解这些语法。

⑤ NVIDIA显卡支持CUDA，什么是CUDA

关于CUDA：

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

关于NVIDIA CUDA技术
NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU（图形处理器）的C语言环境，为支持CUDA技术的NVIDIA GPU（图形处理器）带来无穷的图形计算处理性能。凭借NVIDIA CUDA技术，开发人员能够利用NVIDIA GPU（图形处理器）攻克极其复杂的密集型计算难题，应用到诸如石油与天然气的开发，金融风险管理，产品设计，媒体图像以及科学研究等领域。
CUDA™ 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括:

nvcc C语言编译器
适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库
分析器
适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版）
CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供）
CUDA编程手册
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括:

并行双调排序
矩阵乘法
矩阵转置
利用计时器进行性能评价
并行大数组的前缀和（扫描）
图像卷积
使用Haar小波的一维DWT
OpenGL和Direct3D图形互操作示例
CUDA BLAS和FFT库的使用示例
CPU-GPU C—和C++—代码集成
二项式期权定价模型
Black-Scholes期权定价模型
Monte-Carlo期权定价模型
并行Mersenne Twister（随机数生成）
并行直方图
图像去噪
Sobel边缘检测滤波器
MathWorks MATLAB® 插件 (点击这里下载)
新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码，请点击此处。

技术功能
在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言
为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案
CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。
支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器
标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库
针对计算的专用CUDA驱动
经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道
CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作
支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统
为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问。

⑥ GPU高性能运算之CUDA的介绍

本书共分5章：第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助理解CUDA的编数清程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析蠢轿Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例带毕肆展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。

⑦ CUDA里一个WARP中有32个线程，SM里有48个SP，每个SP对应一个线程

你好，

并行度是很复杂、很难估计的，它和很多因素有关，不能单从SP的数量来判断。一个SM最多有48个SP可以同时运行，它们执行同样的指令或者休眠，但是并不是说它们每一个负责一个block或者thread的运算。实际上，threads是按warp为单位执行的，一个warp有32个threads。一个SM可以最多有48个warp是active的，但是由于一个GPU时钟时间内可以执行的指令非常有限，所以这些warp不是全部并行执行的，而是随着GPU时钟来回切换执行，这个机制很复杂，是由GPU自己来部署的。所以，比较这种并行度是很难的，一般不这样比也不这样去考虑并行运算。

如果是单一的GPU优化问题，那就是比程序的吞吐量(throughput)和GPU最大吞吐量之间 (peak throughput)的差值，看一下优化的程度是不是好，越靠近最大吞吐量的优化就越好。如果只是做了一个加速的可能性，那么就比较加速比就可以了。

在实际编程中，你其实只需要考虑CUDA编程指南上面提到的那些优化方法就行了，比如增大occupancy，instruction level parallelism（指令级并行）等等就足够了。

谢谢，望采纳

⑧ CUDA的程序，自己写的，求高人指教

__global__ static void sumOfSquares(int *gpudata, int* result) 你把static去掉！另敏咐薯外我简芦不明白你的global函数里面为什么没有定义线程的索引啊。那你那些数据运算是在哪桥者运算的啊。我觉得应该定义int bx=blockIdx.x之类的变量啊，你这程序就是在一个线程中执行，没有并行。

⑨ 【CUDA 编程】bank 与bank冲突

以下内容摘笑塌抄于Nvida 官方教程碰则圆 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.
共享内存由连续的32bit单元映射到32个bank， 每个时钟周期内， 每个bank都有32bit的带宽

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).
一个wrap内的两个线程访问同一个在共享内存中的32bit数据， 这样并不会引起bank冲突 （怎么感觉和下面的图middle的描述不一样？？）盯桥 。对于读操作， 32bit数据会被广播给请求的线程； 对于写线程， 数据仅仅会被一个线程写(这样会产生未定义的行为)。

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 如何学习cuda c

1、CUDAC编写WindowsConsoleApplication

下面我们从一个简单的例子开始学习CUDAC。

打开VS，新建一个CUDAWinApp项目，项目名称为Vector，解决方案名称为CUDADemo。依次点击“确定”，“下一步”，选择Emptyproject。点击“Finished”。这样一个CUDA的项目就建成了。

右键点击Vector项目，依次选择“添加”、“新建项”、“代码”、“CUDA”。在名称中输入要添加的拿唯则文件名。如Vector.cu。然后点击添加。

下面在Vector.cu文件里实现两个向量相加的程序。

//添加系统库

#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端内存数据

constunsignedintN=8;//向量维数

constunsignedintmemSize=sizeof(float)*N;//需要空间的字节数

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;}

//设备端显存空间

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[];

//从globalmemory拷贝到sharedmemory

constunsignedinti=threadIdx.x;

s_A[i]=A[i];

s_B[i]=B[i];

//计算

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

//拷贝到globalmemory

C[i]=s_C[i];

}

由于这里不是讲CUDA编程的，关于它的编程模型已经超出了我要介绍的范围，您可以阅读消棚《GPU高性能运算之CUDA》来获得CUDA编程模型的知识。

编译Vector项目，执行此项目后会得到图1如下输出：

图1Vector项目执行结果

2、CUDAC编写DLL模块

更多情况下的您的软件可能只是使用CUDA来实现一段程序的加速，这种情况下我们可以使用CUDAC编写DLL来提供接口。下面我们就将例1编译成DLL。

在刚才的CUDADemo解决方案目录下添加一个新的CUDA项目（当然您也可以重新建立一个解决方案）。项目名为VecAdd_dynamic。ApplicationType选为DLL，AdditionalOptions选择EmptyProject。

第一步，添加头文件，文件名最好与工程名同名，这样便于您的维护工作。这里我向项目中添加了VecAdd_dynamic.h，在此头文件中添加如下代码

#ifndef_VECADD_DYNAMIC_H_

#define_VECADD_DYNAMIC_H_

//并行计算N维向量的加法

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

#endif

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

#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，此文件的功能就是确保其它厂商的编译器能够调用此DLL里的函数。这一点非常关键，因为您的程序可能用到多个厂家的编译器。文件名为VecAdd_dynamic.def。向该文件中添加：

EXPORTS

VecAdd

第四步，添加cu文件，文件名为VecAdd_dynamic.cu。注意此文件最好直接添加到项目目录下，不要添加到源文件选项卡或其它已有的选项卡下。

在cu文件里添加如下代码，实现要导出的函数。

#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，如果您已经正确完成了以上四步，那么剩下的就只有编译，只要您用过VS，这一步就不需要我介绍了吧。成功之后，在您的解决方案文件目录下的Debug文件夹下会有一个VecAdd_dynamic.dll文件。

3、在.NET中使用CUDAC编写的DLL

下面介绍在托管程序中如何使用VecAdd_dynamic.dll。

第一步，在上面的解决方案CUDADemo下添加一个C++/CLR的Windows窗体应用程序，工程名为NETDemo（当然您也可以重新建一个解决方案，工程名也是随意的）。

第二步，在窗体上添加一个按钮，名字随意，我将它的现实文本改为“调用CUDA_DLL”，给这个按钮添加click事件。我们的代码将在这个事件里添加调用VecAdd()的程序。在窗体上添加一个文本框用来显示调用输出的结果。

第三步，代码实现。为工程NETDemo添加一个头文件，我将它命名为Win32.h，这个文件中主要是实现VecAdd()函数的导入。在此文件中添加如下代码

#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之后namespaceNETDemo之前添加以下代码。

#include"Win32.h"

#include

在button1_Click()中添加如下代码

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、执行NETDemo项目。点击“调用CUDA_DLL”，您会看到图3所示的结果

图3NETDemo运行结果

到现在为止您已经完全可以正确使用CUDA了。