武大超算跑基于cuda的gpu并行计算C++代码
时间: 2024-11-24 11:43:05 浏览: 13
武汉大学的超级计算机通常用于高性能计算任务,包括基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)的GPU并行计算。CUDA是一种由NVIDIA开发的平台和编程模型,专为GPU设计,使得开发者能够利用GPU的强大浮点运算能力进行并行处理。
如果你要在武大超算上编写C++代码进行CUDA并行计算,你需要做以下几个步骤:
1. **安装CUDA工具包**:首先,在支持CUDA的系统上安装CUDA开发工具,包括CUDA Toolkit,它包含了编译器、库文件和命令行工具。
2. **设置开发环境**:配置CMake或类似的构建工具,以便识别CUDA目标,并将其链接到你的项目中。
3. **编写CUDA C++代码**:这部分通常是用`#include <cuda.h>`引入CUDA头文件,然后定义在GPU上运行的函数,使用`__global__`关键字标记为并行块(kernel)。
```cpp
// 示例代码
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void myKernel(float* d_input, float* d_output, int size) {
int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (index < size) {
d_output[index] = d_input[index] * 2; // 简单的乘以2操作
}
}
void doParallelCalculation(float* h_input, float* h_output, int size) {
float* d_input, *d_output;
cudaMalloc((void**)&d_input, size * sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_output, size * sizeof(float));
myKernel<<<dim3(size), dim3(512)>>>(d_input, d_output, size); // 分配线程块和工作单元
cudaMemcpy(h_output, d_output, size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_input);
cudaFree(d_output);
}
```
4. **主机-设备数据转移**:使用`cudaMemcpy`函数在CPU(host)和GPU(device)之间传输数据。
5. **运行和管理计算**:通过CUDA API调度并行计算,之后记得释放GPU内存资源。
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