如何用cuda c写卷积算子

以下是一个简单的使用CUDA C编写卷积操作的示例代码：

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

#define BLOCK_SIZE 16

__global__ void convolve(float *input, float *output, float *kernel,
                         int input_width, int input_height, int kernel_size)
{
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    float sum = 0.0f;
    for (int i = 0; i < kernel_size; ++i) {
        for (int j = 0; j < kernel_size; ++j) {
            int input_row = row + i - kernel_size / 2;
            int input_col = col + j - kernel_size / 2;
            if (input_row >= 0 && input_row < input_height &&
                input_col >= 0 && input_col < input_width) {
                sum += input[input_row * input_width + input_col] *
                       kernel[i * kernel_size + j];
            }
        }
    }
    output[row * input_width + col] = sum;
}

int main()
{
    int input_width = 512;
    int input_height = 512;
    int kernel_size = 5;

    float *input = (float*)malloc(input_width * input_height * sizeof(float));
    for (int i = 0; i < input_width * input_height; ++i) {
        input[i] = rand() % 256 / 255.0f;
    }

    float *kernel = (float*)malloc(kernel_size * kernel_size * sizeof(float));
    for (int i = 0; i < kernel_size * kernel_size; ++i) {
        kernel[i] = rand() % 256 / 255.0f;
    }

    float *output = (float*)malloc(input_width * input_height * sizeof(float));

    float *d_input, *d_kernel, *d_output;
    cudaMalloc(&d_input, input_width * input_height * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_kernel, kernel_size * kernel_size * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_output, input_width * input_height * sizeof(float));

    cudaMemcpy(d_input, input, input_width * input_height * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_kernel, kernel, kernel_size * kernel_size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    dim3 block_size(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
    dim3 grid_size((input_width + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE, (input_height + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE);

    convolve<<<grid_size, block_size>>>(d_input, d_output, d_kernel, input_width, input_height, kernel_size);

    cudaMemcpy(output, d_output, input_width * input_height * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_input);
    cudaFree(d_kernel);
    cudaFree(d_output);

    free(input);
    free(kernel);
    free(output);

    return 0;
}

该示例代码中，`convolve()`函数是卷积操作的核函数，它接收输入图像、输出图像和卷积核作为输入参数，以及输入图像尺寸和卷积核尺寸。在核函数中，每个线程负责计算输出图像中的一个像素值，它将卷积核与输入图像中对应像素的值相乘，并将结果累加到一个变量中。最后，输出图像中对应像素的值被赋为累加的结果。

在主函数中，我们首先生成随机的输入图像和卷积核，然后在GPU上分配内存，将输入图像和卷积核从主机内存复制到设备内存中，调用卷积核函数进行卷积操作，最后将输出图像从设备内存复制到主机内存中，并释放分配的内存。

在实际使用中，您需要根据自己的需求修改输入图像、卷积核和卷积核函数，以适应不同的场景。