Linux下 CUDA 编程体验（cudalinux编程）

Linux下CUDA编程体验指的是在Linux环境中使用NVIDIA提供的CUDA核心编程API（Application Programming Interface缩写）编写程序，以便在CUDA显卡上加速程序。CUDA是一种由NVIDIA开发的基于C/C++的语言，可为具有多个处理器的显示卡提供高性能的编程模型，它可以分配少量的代码到处理器，从而提高GPU的运行性能。CUDA程序在Linux中也可以运行，因此用户可以在Linux系统中构建CUDA程序。

要使用Linux系统中的CUDA程序，首先要安装CUDA开发套件（它是NVIDIA提供的一组开发工具）和CUDA驱动程序，并设置CUDA环境变量（建议把它放在.bashrc中以保持设置）。接下来，将CUDA程序编译为可执行文件，提交给GPU，就可以在Linux桌面上体验CUDA编程了。比如，下面的程序是一个简单的CUDA kernel：

（1）__global__ void cudaKernel(int n, int *a, int *b){

// num threads

int i = threadIdx.x;

if (i

b[i] = a[i] + 10;

}

（2）// in your main function

int main() {

int a[10] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};

int b[10];

// set memory

int *dev_a, *dev_b;

cudaMalloc(&dev_a, 10 * sizeof(int));

cudaMalloc(&dev_b, 10 * sizeof(int));

// copy data on the device

cudaMemcpy ( dev_a, a, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

// launch kernel

cudaKernel>>(10, dev_a, dev_b);

// copy data from device

cudaMemcpy ( b, dev_b, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

//print results

for (int i = 0; i

printf(“ %d + 10 = %d\n”, a[i], b[i]);

// clean up

cudaFree(dev_a);

cudaFree(dev_b);

return 0;

}

在上面的程序中，我们编写了一个简单的CUDA kernel，它的功能是将给定的一组数字的每个元素加10，这些数字存储在变量a中，同时变量b用于存放结果。

然后，通过函数__global___ void cudaKernel(int n, int *a, int *b)发送kernel到compute device，cudaMalloc()函数用于分配内存单元，并将变量a的值复制到cudaMalloc（）分配的内存单元，紧接着将kernel发送到GPU，cudaMemcpy（）函数从GPU中检索结果，将结果存储在变量b中，最后，使用cudaFree（）释放内存。

总之，通过安装CUDA开发套件，设置CUDA环境变量，编写程序，编译程序并提交到GPU，就可以在Linux桌面上体验CUDA编程了。CUDA是一种有力的GPU编程语言，它能够极大地改善计算性能。

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