CUDA实现矩阵加法，加速GPU计算

"CUDA编程实现矩阵加法，利用GPU加速计算" CUDA是一种由NVIDIA公司推出的并行计算框架，主要用于高效地在图形处理器（GPU）上执行计算任务。在这个矩阵加法程序中，CUDA被用来加速两个大矩阵的加法运算。通过将计算任务分配到GPU的多个线程上，可以大大提高计算速度，特别是在处理大规模数据时。 程序首先包含了必要的头文件，如`<cutil.h>`，这是CUDA工具包提供的一个实用库，包含了CUDA初始化和内存管理等辅助函数。`BLOCK_SIZE`定义了每个线程块的大小，这里设置为16。`Width`和`Height`则定义了矩阵的维度，都是200个线程块的大小。 `__global__`关键字表明`matrixAdd`函数将在GPU上运行，它接收四个参数：目标矩阵`C`、源矩阵`A`、源矩阵`B`以及矩阵的宽度和高度。在函数内部，通过计算每个线程的全局索引，实现了矩阵元素的逐个相加。 在主函数`main`中，首先进行了CUDA设备的初始化，然后选择了设备1（`CUDA_SAFE_CALL(cudaSetDevice(1))`）。接着，为CPU上的矩阵分配内存，并填充随机数。随机数生成的范围是[0,1)。然后，为GPU分配了对应的设备内存，并将CPU内存中的数据复制到GPU内存。 接下来，调用了`matrixAdd`函数，这个函数会在GPU上并行执行，每个线程块负责处理一部分矩阵元素的加法。最后，当计算完成后，将结果从GPU内存拷贝回CPU内存，并释放所有分配的内存资源。 整个程序展示了CUDA编程的基本结构，包括主机代码（CPU）与设备代码（GPU）的交互，以及如何利用CUDA的并行计算能力进行矩阵运算。这种利用GPU进行计算的方法在科学计算、机器学习、图像处理等领域非常常见，因为它能够极大地提高计算效率，特别是对于那些计算密集型的任务。