linux c调用gpu
时间: 2023-12-27 10:04:42 浏览: 84
在Linux环境下,可以使用以下步骤来调用GPU:
1. 安装GPU驱动和CUDA或OpenCL等GPU编程框架。
2. 编写GPU代码,例如CUDA或OpenCL程序。
3. 编译GPU代码,生成可执行文件或动态链接库。
4. 在C代码中调用GPU代码,使用相应的API接口。
例如,使用CUDA编写一个向量加法程序:
```
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
c[i] = a[i] + b[i];
}
int main() {
int *a, *b, *c;
int size = N * sizeof(int);
// Allocate memory for input and output arrays on host
a = (int*)malloc(size);
b = (int*)malloc(size);
c = (int*)malloc(size);
// Initialize input arrays with data
for (int i = 0; i < N; i++) {
a[i] = i;
b[i] = i * i;
}
// Allocate memory for input and output arrays on device
int *d_a, *d_b, *d_c;
cudaMalloc(&d_a, size);
cudaMalloc(&d_b, size);
cudaMalloc(&d_c, size);
// Copy input arrays from host to device
cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
// Launch kernel on device
add<<<(N + THREADS_PER_BLOCK - 1) / THREADS_PER_BLOCK, THREADS_PER_BLOCK>>>(d_a, d_b, d_c);
// Copy output array from device to host
cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
// Free device memory
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
// Free host memory
free(a);
free(b);
free(c);
return 0;
}
```
在以上代码中,`add()`函数是使用CUDA编写的GPU核函数,它将两个输入数组中的每个元素相加,并将结果存储在输出数组中。`main()`函数是C主函数,它分配内存,初始化输入数组,将输入数组从主机复制到设备,调用GPU核函数,在设备上运行核函数,将输出数组从设备复制到主机,并释放内存。
要编译此程序,可以使用以下命令:
```
nvcc -o add_gpu add_gpu.cu
```
其中,`nvcc`是CUDA编译器的命令,`add_gpu.cu`是源代码文件,`-o add_gpu`是指定输出文件名为`add_gpu`。
要运行此程序,可以使用以下命令:
```
./add_gpu
```
在运行时,程序将在GPU上执行向量加法,并将结果打印到终端。
阅读全文