1.helle_cuda学习

从一个简单的例子进入cuda的学习：

cpp 复制代码

#include <stdio.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void hello_cuda(){
    // 泛指当前线程在所有block范围内的全局id
    unsigned int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    printf("block id = [ %d ], thread id = [ %d ] hello cuda\n", blockIdx.x, idx);
}

int main() {
    hello_cuda<<< 3, 4 >>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}



// 输出
// block id = [ 2 ], thread id = [ 8 ] hello cuda
// block id = [ 2 ], thread id = [ 9 ] hello cuda
// block id = [ 2 ], thread id = [ 10 ] hello cuda
// block id = [ 2 ], thread id = [ 11 ] hello cuda
// block id = [ 1 ], thread id = [ 4 ] hello cuda
// block id = [ 1 ], thread id = [ 5 ] hello cuda
// block id = [ 1 ], thread id = [ 6 ] hello cuda
// block id = [ 1 ], thread id = [ 7 ] hello cuda
// block id = [ 0 ], thread id = [ 0 ] hello cuda
// block id = [ 0 ], thread id = [ 1 ] hello cuda
// block id = [ 0 ], thread id = [ 2 ] hello cuda
// block id = [ 0 ], thread id = [ 3 ] hello cuda

（1）idx -- 线程的id

（2）global 表示cuda kernel 函数的前缀，该函数被cpu调用启动，在gpu上执行

（3）blockDim.x和blockIdx.x 表示block内线程的数量以及每个block的id

（4）threadIdx.x表示block内的线程id

（5）<<< 3 , 4 >>> 在main函数中启动cuda kernel函数的标志，第一个参数表示block的数量，第二个参数表示每个block内的线程数量

（6）cudaDeviceSynchronize()表示该函数强制cpu等待gpu上的cuda kernel执行，即同步，这里也可以不写，只是cpu比gpu先执行完

host : cpu端部调用且在cpu端部执行的函数，正常的c++代码，无任何修饰符时默认是cpu端函数

device: GPU端调用且在GPU端执行的函数，可以理解为GPU端的函数封装，且编译器确定是否inline

noinline:强制编译器不inline

forceinline:强制编译器inline

eg:

host devce int run_on_cpu_or_gpu(){

return 1;

}

block中有很多个线程，

CUDA函数有哪些函数组成

1）__global__修饰的CUDA Kernel函数

2）main函数，基于<<<... , ... >>>启动cuda Kernel函数

3）可选：：__device__和__host__修饰的函数