c++ 中哪些代码不能使用 GPU实现 哪些代码能使用gpu实现 举例说明

在C++中，不能使用GPU实现的代码通常是与计算密集型的数学运算或数据处理无关的代码，例如输入/输出、字符串处理、控制流语句等等。

而能够使用GPU实现的代码通常是涉及到大量数学计算和数据处理的代码，例如矩阵乘法、图像处理、机器学习算法等等。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用CUDA C++在GPU上进行矩阵乘法：

#include <iostream>
#include <cuda.h>

#define TILE_WIDTH 16

__global__ void matrixMultiplication(float *d_a, float *d_b, float *d_c, int width) {
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

    float sum = 0;
    for (int i = 0; i < width; i++) {
        sum += d_a[row * width + i] * d_b[i * width + col];
    }
    d_c[row * width + col] = sum;
}

int main() {
    int width = 1024;
    int size = width * width * sizeof(float);

    float *h_a = new float[width * width];
    float *h_b = new float[width * width];
    float *h_c = new float[width * width];

    for (int i = 0; i < width * width; i++) {
        h_a[i] = rand() / (float) RAND_MAX;
        h_b[i] = rand() / (float) RAND_MAX;
    }

    float *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, size);
    cudaMalloc(&d_b, size);
    cudaMalloc(&d_c, size);

    cudaMemcpy(d_a, h_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, h_b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    dim3 dimBlock(TILE_WIDTH, TILE_WIDTH);
    dim3 dimGrid(width / TILE_WIDTH, width / TILE_WIDTH);

    matrixMultiplication<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_a, d_b, d_c, width);

    cudaMemcpy(h_c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);

    delete[] h_a;
    delete[] h_b;
    delete[] h_c;

    return 0;
}

此代码使用CUDA C++编写，使用GPU实现了矩阵乘法。在GPU上使用并行计算，可以显著提高矩阵乘法的计算速度。