visual studio中调用cuda计算向量叉乘

以下是使用 CUDA 在 Visual Studio 中实现向量叉乘的示例代码：

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>

#define N 256

__global__ void vector_cross_product(float *a, float *b, float *c) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < N) {
        int j = i * 3;
        c[j] = a[j + 1] * b[j + 2] - a[j + 2] * b[j + 1];
        c[j + 1] = a[j + 2] * b[j] - a[j] * b[j + 2];
        c[j + 2] = a[j] * b[j + 1] - a[j + 1] * b[j];
    }
}

int main() {
    float *a, *b, *c;
    float *d_a, *d_b, *d_c;

    a = (float*)malloc(N * 3 * sizeof(float));
    b = (float*)malloc(N * 3 * sizeof(float));
    c = (float*)malloc(N * 3 * sizeof(float));

    cudaMalloc(&d_a, N * 3 * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_b, N * 3 * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_c, N * 3 * sizeof(float));

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        int j = i * 3;
        a[j] = 1.0f;
        a[j + 1] = 2.0f;
        a[j + 2] = 3.0f;
        b[j] = 4.0f;
        b[j + 1] = 5.0f;
        b[j + 2] = 6.0f;
    }

    cudaMemcpy(d_a, a, N * 3 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); 
    cudaMemcpy(d_b, b, N * 3 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); 

    int threads_per_block = 256;
    int blocks_per_grid = (N + threads_per_block - 1) / threads_per_block;
    vector_cross_product <<<blocks_per_grid, threads_per_block>>>(d_a, d_b, d_c);

    cudaMemcpy(c, d_c, N * 3 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        int j = i * 3;
        printf("(%f, %f, %f)\n", c[j], c[j + 1], c[j + 2]);
    }

    free(a);
    free(b);
    free(c);
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);

    return 0;
}

在此示例中，我们使用了一个名为 `vector_cross_product` 的 CUDA kernel 来计算向量叉乘。该 kernel 接收三个指向浮点数组的指针 `a`、`b` 和 `c`，分别表示两个输入向量和输出向量。我们首先在 `main` 函数中为输入和输出数组分配内存，并将数据复制到 GPU 上。然后，我们计算需要启动的线程块和每个线程块中的线程数，并调用 `vector_cross_product` kernel。最后，我们将计算结果从 GPU 复制回主机内存，并在控制台上输出。