基于cuda编写一个1block,每个block 64个thread向量加法程序并运行,向量设置10240个浮点数元素
时间: 2024-10-20 07:14:24 浏览: 1
在CUDA编程中,你可以使用CUDA C++或者 Thrust库来编写基于GPU的并行计算程序,特别是对于向量加法这类线性代数操作。这里是一个简单的例子,展示了如何创建一个1D块(block),每个块有64个线程(thread),对10240个浮点数元素进行加法:
```cpp
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/cuda_runtime.h>
__global__ void vector_add(float* dev_vec1, float* dev_vec2, float* dev_result, int length) {
// 确定当前线程的索引
int threadIdx = threadIdx.x;
// 获取当前block的线程ID
int blockIdx = blockIdx.x;
// 计算每个线程处理的数据范围
int offset = blockIdx * blockDim.x + threadIdx;
if (offset < length) {
// 对应位置的元素相加
dev_result[offset] = dev_vec1[offset] + dev_vec2[offset];
}
}
int main() {
const int nElements = 10240;
float* h_vec1 = new float[nElements]; // host内存的源向量
float* h_vec2 = new float[nElements]; // 另一host内存的向量
float* d_vec1; // device内存的源向量
float* d_vec2; // device内存的向量
float* d_result; // device内存的结果向量
// 将host向量复制到device
thrust::copy(h_vec1, h_vec1 + nElements, d_vec1);
thrust::copy(h_vec2, h_vec2 + nElements, d_vec2);
// 设置block和thread的数量
dim3 blockSize(64); // 每个block有64个线程
dim3 gridSize((nElements + blockSize.x - 1) / blockSize.x); // 根据数据长度分配blocks
// 执行kernel
vector_add<<<gridSize, blockSize>>>(d_vec1, d_vec2, d_result, nElements);
// 从device将结果复制回host
thrust::copy(d_result, d_result + nElements, h_result);
delete[] h_vec1;
delete[] h_vec2;
cudaFree(d_vec1);
cudaFree(d_vec2);
cudaFree(d_result);
return 0;
}
```
这个程序首先将源向量从host复制到device,然后启动`vector_add` kernel执行加法运算,最后再把结果从device复制回host。
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