通过简单的程序设计熟练CUDA的使用步骤
下面是cuda代码及相关注释
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <time.h>
//#include <cutil_inline.h>
using namespace std; //*****************************************//
//以下两部分将在设备上编译 由__global__标识；
template<typename T> __global__ void reducePI1(T* __restrict__ d_sum, int num){
//__restrict__ 是说从只读缓存中读取该数据，会有什么优势呢？
//printf("blockIdx.x is %d\n",blockIdx.x);//线程块索引，0~grid-1
//printf("blockDim.x is %d\n",blockDim.x);//线程块包含的线程数，这里就是<<<grid,block,size>>>中的block
//printf("threadIdx.x is %d\n",threadIdx.x);//每个线程块中线程的标号，0~block-1
int id = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;//为每个线程构建唯一标号，0~grid*block-1 T temp;
T pSum = ;
extern T __shared__ s_pi[];//数据存放在共享存储上，只有本线程块内的线程可以访问
T rnum = 1.0/num; for(int i=id;i<num;i +=blockDim.x*gridDim.x){
//每个线程计算的次数是总的次数（num）除以总的线程数（grid*block）
temp = (i+0.5f)*rnum;
pSum += 4.0f/(+temp*temp);
} s_pi[threadIdx.x] = pSum*rnum;//每个线程块中的线程会把自己计算得到的s_pi独立存储在本块的共享存储上
__syncthreads();//等待本块所有线程计算完毕 for(int i = (blockDim.x>>);i >;i >>= ){
//将本块内的 计算结果 进行累加
if (threadIdx.x<i){
s_pi[threadIdx.x] += s_pi[threadIdx.x+i];
}
__syncthreads();
}
//将加和的结果写到本块对应的显存中，以备reducePI2使用
if (threadIdx.x==)
{
d_sum[blockIdx.x]=s_pi[];
} //下面这段代码应该是在执行类似的算法但是结果会有很大偏差，并未找到原因^_^
//if (warpSize>63){
// if (threadIdx.x<32){
// s_pi[threadIdx.x] += s_pi[threadIdx.x +32];
// }
//}
//if (threadIdx.x<16){
// s_pi[threadIdx.x] += s_pi[threadIdx.x +16];
//printf("threadIdx.x 16 is %d\n",threadIdx.x);
//}
//if (threadIdx.x<8){
// s_pi[threadIdx.x] += s_pi[threadIdx.x +8];
//printf("threadIdx.x 8 is %d\n",threadIdx.x);
//}
//if (threadIdx.x<4){
// s_pi[threadIdx.x] += s_pi[threadIdx.x +4];
//printf("threadIdx.x 4 is %d\n",threadIdx.x);
//}
//if (threadIdx.x<2){
// s_pi[threadIdx.x] += s_pi[threadIdx.x +2];
//printf("threadIdx.x 2 is %d\n",threadIdx.x);
//}
//if (threadIdx.x<1){
// d_sum[blockIdx.x] = s_pi[0]+s_pi[1];
//printf("threadIdx.x 1 is %d\n",threadIdx.x);
//} } template<typename T> __global__ void reducePI2(T* __restrict__ d_sum, int num, T* __restrict__ d_pi){
int id = threadIdx.x;//这个函数的线程块只有一个，线程数是grid，这里依然用id作为索引名
extern T __shared__ s_sum[];//这个是共享内存中的，只有块内可见
s_sum[id]=d_sum[id];//把显存中的数据装载进来
__syncthreads();//等待装载完成 for(int i = (blockDim.x>>);i>;i >>=)
//仍然采用半对半折和的方法对本块内所有线程中的s_sum进行求和
{
if (id<i){
s_sum[id] += s_sum[id+i];
}
__syncthreads();//等待求和完成
}
//将求和结果写入显存，使得cpu主机端可见
if(threadIdx.x==)
{
*d_pi =s_sum[];
}
//if (warpSize>63){
// if (threadIdx.x<32){
// s_sum[threadIdx.x] += s_sum[threadIdx.x +32];
// }
//}
//if (threadIdx.x<16){
// s_sum[threadIdx.x] += s_sum[threadIdx.x +16];
//}//
//if (threadIdx.x<8){
// s_sum[threadIdx.x] += s_sum[threadIdx.x +8];
//}
//if (threadIdx.x<4){
// s_sum[threadIdx.x] += s_sum[threadIdx.x +4];
//}
//if (threadIdx.x<2){
// s_sum[threadIdx.x] += s_sum[threadIdx.x +2];
//}
//if (threadIdx.x<1){
// *d_pi = s_sum[0]+s_sum[1];
//} } //**********************************************//
//以下代码在主机上编译 template <typename T> T reducePI(int num){ int grid = ;//用来调整线程块的数量 T *tmp;
cudaMalloc((void**)&tmp,grid*sizeof(T));//在设备存储器（显存）上开辟grid*sizeof(T)大小的空间，主机上的指针tmp指向该空间
reducePI1<<<grid,,*sizeof(T)>>>(tmp,num);//调用reducePI1
//参数表示有grid个线程块，每个线程块有256个线程，每个线程块使用256*size大小的共享存储器（只有块内可以访问） //执行之后，会在tmp为首的显存中存储grid 个中间结果
//printf("%d\n",__LINE__);//显示代码所在行号，不知会有什么用
T *d_PI;
cudaMalloc((void**)&d_PI,sizeof(T));//显存中为π的计算结果开辟空间 reducePI2<<<,grid,grid*sizeof(T)>>>(tmp,grid,d_PI);//只有一个线程块，有grid个线程
//执行后在显存中d_PI的位置存放最后结果
T pi;//这是在主机内存上的空间
cudaMemcpy(&pi,d_PI,sizeof(T),cudaMemcpyDeviceToHost);//从显存中将数据拷贝出来
cudaFree(tmp);//释放相应的显存空间
cudaFree(d_PI); return pi;
} template <typename T> T cpuPI(int num){ T sum = 0.0f;
T temp;
for (int i=;i<num;i++)
{
temp =(i+0.5f)/num;
sum += /(+temp*temp);
}
return sum/num; } int main(){
printf("test for compell \n");
clock_t start, finish;//用来计时
float costtime;
start = clock();
//************
printf("cpu pi is %f\n",cpuPI<float>());//调用普通的串行循环计算 π
//*************
finish = clock();
costtime = (float)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC; //单位是秒
printf("costtime of CPU is %f\n",costtime); start = clock();
//************
printf("gpu pi is %f\n",reducePI<float>());//调用主机上的并行计算函数
//************
finish = clock();
costtime = (float)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;
printf("costtime of GPU is %f\n",costtime);
return ;
}
编译和执行
nvcc computePIsave.cu -I /usr/local/cuda-8.0/include -L /usr/local/cuda-8.0/lib64 -o test
./test
当设定num数量少时cpu的计算耗时会比gpu短，但是随着num的增加，cpu的耗时会成比例增加，但是gpu耗时基本没有变化。