用c++实现cuda加速

在实现 CUDA 加速的 C 程序中，需要使用 NVIDIA CUDA 开发工具包。该工具包提供了用于编写高效 CUDA C 代码的 API 和工具。

首先，你需要将待加速的部分的代码移植到 CUDA C 程序中，并使用 CUDA 关键字标记为 GPU 可执行的“核函数”。然后，你可以使用 CUDA API 调用核函数，并在 CPU 和 GPU 之间传递数据。

例如，以下是一个使用 CUDA 加速的 C 程序的示例：

#include <cuda.h>

__global__ void add_kernel(int *a, int *b, int *c, int n) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

int main() {
    int a[100], b[100], c[100];
    // Initialize input arrays on the host
    // ...

    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
    cudaMalloc((void **)&dev_a, 100 * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_b, 100 * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_c, 100 * sizeof(int));

    cudaMemcpy(dev_a, a, 100 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, 100 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    add_kernel<<<10, 10>>>(dev_a, dev_b, dev_c, 100);

    cudaMemcpy(c, dev_c, 100 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Print results on the host
    // ...

    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);

    return 0;
}

在这个示例中，核函数 `add_kernel` 计算两个数组的和，并将结果存储在第三个数组中。程序使用 CUDA API 在 GPU 上分配内