Linux上GPU编程的新玩法（linux使用gpu）

随着近几年对机器学习技术投入的不断加大，GPU在计算速度上具有可观的优势。比如，用两块GPU进行的运算要比用两块处理器快得多。在Linux系统上，可以使用CUDA C/C++编程来实现GPU的开发。

CUDA是英伟达推出的一种并行计算平台，是全球最受欢迎的GPU计算环境。CUDA的C语言框架是基于C++的，具有面向对象的特性，可以让程序员更快速地使用GPU进行应用编程。

在Linux系统上安装CUDA开发工具通常有两种方法：一是从官网下载安装；二是使用软件包管理工具进行安装。对于第一种安装方法，首先可以从官网上获取CUDA安装包，然后在Linux控制台中执行以下命令来安装CUDA：

“`Java

sudo rpm -i cuda-repo–

sudo yum install cuda

安装完CUDA后，就可以在Linux系统上开始使用CUDAC/C++编写GPU程序了。首先，通过以下命令在Linux系统里安装gcc编译器：

```Java
sudo apt-get install gcc-4.8

安装完gcc编译器后，就可以用它来编写NVidia GPU程序，将它编译成二进制文件。例如，下面这段代码是一段简单的CUDA C/C++程序，用来进行一个简单的数值计算：

“`C++

#include

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {

*c = *a + *b;

}

int main( void ){

int a, b, c;

int *dev_a, *dev_b, *dev_c;

// 为变量分配存储空间

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

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

cudaMalloc((void**) &dev_c, sizeof(int));

// 将变量内容拷贝到GPU内存中

cudaMemcpy(dev_a, &a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

cudaMemcpy(dev_b, &b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

// 调用GPU上的函数

add>>(dev_a, dev_b, dev_c);

// 将结果从GPU内存中拷贝至CPU

cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

// 释放GPU内存

cudaFree(dev_a);

cudaFree(dev_b);

cudaFree(dev_c);

return 0;

}

上面是一段简单的CUDA C/C++程序，给出了完整的GPU编程过程。要将这段程序编译为可执行文件，可以使用NVCC编译器：

```C++
nvcc hello.cu -o hello

以上就是在Linux下通过CUDA C/C++编程实现GPU的新玩法。CUDA是一个将CPU和GPU的功能有机结合的应用计算环境，为开发者提供了许多极具创新性的应用程序计算工具，使Linux上的GPU编程更有趣、更高效。

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