VS2017 CUDA编程学习1：CUDA编程两变量加法运算

---

前言

今天开始学习CUDA编程，在这里当成笔记，分享给大家

---

1. CUDA编程基础

（1）CUDA编程需要将CPU上数据拷贝到GPU显存上，然后在GPU上进行高效计算并得到计算结果，最终将结果拷贝到CPU上打印；
（2）CUDA编程区分GPU函数（设备代码）和CPU上函数（主机代码）是通过关键字 “_global_”；
（3）使用cuda API cudaMalloc(), cudaFree()在GPU显存上分配释放内存空间，类似CPU上Malloc()和Free();cudaMemcpy()将数据在CPU（host）和GPU(device)间拷贝，类似于CPU上的Memcpy();
（4）调用GPU上函数时需要指定模块（block）和每个模块上线程数（thread）, 被称为配置内核参数， 比如 gpuAdd<<<1,1>>>(…)，这里表示1个模块，每个模块执行1个线程。
（5）内核调用：主机代码（host, CPU）调用设备代码（device, GPU）

2. CUDA编程实现两变量加法运算

#include 
#include 
#include

// define kernel function to add two variable
__global__ void gpuAdd(int d_a, int d_b, int* d_c)
{
	*d_c = d_a + d_b;
}

int main()
{
	//define host(cpu) variable to store answer
	int h_c;

	//define device(gpu) variable pointer to store answer
	int *d_c;
	//Allocating memory for device pointer
	cudaMalloc((void**)&d_c, sizeof(int));

	//kernel call by passing 1 and 4 as inputs and storing answer in d_c
	//<<<1,1>>> means 1 block is executed with 1 thread per block
	gpuAdd << <1, 1 >> > (1, 4, d_c);

	//copy result from device memory to host memory
	cudaMemcpy(&h_c, d_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

	//print result
	printf("1+4=%d\n", h_c);

	// free device memory
	cudaFree(d_c);

	system("pause");
	return 0;
}

---

总结

今天开始进入cuda编程的世界，感觉还不错，继续努力！

参考

《基于GPU加速的计算机视觉编程》