CUDA—两个数组相加

使用CUDA实现两个数组的相加，熟悉CUDA相关函数的使用。

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

__global__ void addKernel( int* c, const int* a, const int* b )
{
         int i = threadIdx.x;
         c[i]= a[i] + b[i];
}

cudaError_t CUDA_Add( const int* a, const int* b, int* out, int size )
{
         int *dev_a;
         int *dev_b;
         int *dev_c;

         //1、设置设备
         cudaError_t cudaStatus = cudaSetDevice( 0 );

         switch( true )
         {
         default:
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                            fprintf(stderr, "调用cudaSetDevice()函数失败！" );
                            return cudaStatus;
                   }

                   //2、分配显存空间
                   cudaStatus= cudaMalloc( (void**)&dev_a, size * sizeof(int) );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                         fprintf(stderr, "调用cudaMalloc()函数初始化显卡中a数组时失败！" );
                         break;
                   }

                   cudaStatus= cudaMalloc( (void**)&dev_b, size * sizeof(int) );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                         fprintf(stderr, "调用cudaMalloc()函数初始化显卡中b数组时失败！" );
                         break;
                   }

                   cudaStatus= cudaMalloc( (void**)&dev_c, size * sizeof(int) );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                            fprintf(stderr, "调用cudaMalloc()函数初始化显卡中c数组时失败！" );
                            break;
                   }

                   //3、将宿主程序数据复制到显存中
                   cudaStatus= cudaMemcpy( dev_a, a, size * sizeof( int ), cudaMemcpyHostToDevice );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                            fprintf( stderr, "调用cudaMemcpy()函数初始化宿主程序数据a数组到显卡时失败！");
                            break;
                   }
                   cudaStatus= cudaMemcpy( dev_b, b, size * sizeof( int ), cudaMemcpyHostToDevice );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                            fprintf(stderr, "调用cudaMemcpy()函数初始化宿主程序数据b数组到显卡时失败！" );
                            break;
                   }
 //4、执行程序，宿主程序等待显卡执行完毕
                   addKernel<<<1,size>>>( dev_c, dev_a, dev_b );

                   //5、查询内核初始化的时候是否出错
                   cudaStatus= cudaGetLastError( );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                            fprintf(stderr, "显卡执行程序时失败！" );
                            break;
                   }

                   //6、与内核同步等待执行完毕
                   cudaStatus= cudaDeviceSynchronize( );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                            fprintf(stderr, "在与内核同步的过程中发生问题！" );
                            break;
                   }

                   //7、获取数据
                   cudaStatus= cudaMemcpy( out, dev_c, size * sizeof( int ), cudaMemcpyDeviceToHost );
                   if( cudaStatus != cudaSuccess )
                   {
                            fprintf(stderr, "在将结果数据从显卡复制到宿主程序中失败！" );
                            break;
                   }
         }

         cudaFree(dev_c );
         cudaFree(dev_a );
         cudaFree(dev_b );
         return cudaStatus;
}

int main( int argc, char** argv ) {
         const int arraySize = 5;
         const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
         const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
         int c[arraySize] = { 0 };
         int i;
         cudaDeviceProp prop;
        //获取cuda数目
         int count;
         cudaGetDeviceCount(&count);
         printf("CUDA数==%d\n",count);
        for(i=0;i<count;i++){
           //获取设备的属性
           cudaGetDeviceProperties(&prop,i);
           printf("compute capability: %d.%d\n",prop.major,prop.minor);
           printf("Shared mem per mp: %ld\n",prop.sharedMemPerBlock);
        }
         cudaError_t cudaStatus;
         cudaStatus= CUDA_Add( a, b, c, arraySize );

         printf("运算结果是：\nc数组[%d, %d, %d, %d, %d]\n",
                   c[0],c[1], c[2], c[3], c[4] );

         cudaStatus= cudaDeviceReset( );
         if( cudaStatus != cudaSuccess )
         {
             fprintf(stderr, "调用cudaDeviceReset()函数失败！" );
                   return 1;
         }

         return 0;
}

编译运行指令：

# nvcc first_cuda.cu -o first_cuda

# ./first_cuda

运行结果：

   CUDA数==1

   compute capability: 3.5

   Shared mem per mp: 49152

   运算结果是：

  c数组[11, 22, 33, 44, 55]