GPU并行编程实战：CUDA题库与答案解析

"GPU并行编程题库，包含CUDA编程的基础知识和实战练习，适用于GPU并行编程学习者，用于面试准备、刷题训练和兴趣提升。" 本文将深入探讨GPU并行编程的基础以及CUDA编程技术，主要围绕提供的部分代码内容进行解析。 GPU，全称为图形处理器，近年来因其强大的并行计算能力，已被广泛应用于高性能计算、深度学习、计算机视觉等领域。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++、Fortran等语言直接编写能够利用GPU进行计算的程序。 在CUDA编程中，GPU被划分为多个线程块（thread blocks）和线程网格（grid），线程块内部包含多个线程（threads）。每个线程执行相同的代码，但作用于不同的数据元素上，实现了数据并行。这种并行处理模式使得GPU能高效地处理大量并发任务。 如题库中的第一个问题，要求创建一个CUDA程序，实现在GPU上对两个输入向量进行加法运算。这个问题的核心在于理解和应用CUDA的基本编程结构。给出的参考代码如下： ```cpp #include<cuda.h> #include<cuda_runtime.h> __global__ void add(int* a, int* b, int* c, int N) { int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (index < N) c[index] = a[index] + b[index]; } int main() { int N = 100; // 向量大小 int a[N], b[N], c[N]; // 初始化向量a和b for (int i = 0; i < N; i++) { a[i] = -i; b[i] = i * i; } // 分配GPU内存 int* dev_a, * dev_b, * dev_c; cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int)); // 将向量a和b复制到GPU cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); // 启动add内核，使用N个线程 add<<<N, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c, N); // 将结果复制回主机 cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); // 验证结果 for (int i = 0; i < N; i++) assert(c[i] == a[i] + b[i]); } ``` 这段代码中，`__global__`关键字定义了一个可以在GPU上运行的内核函数`add`，它接受两个输入向量`a`和`b`，一个输出向量`c`以及向量长度`N`。在内核函数中，`threadIdx.x`和`blockIdx.x`分别表示当前线程的索引和所在线程块的索引，`blockDim.x`表示线程块中的线程数。通过这些值，我们可以确定每个线程应处理的数据元素。 `main`函数中，首先初始化了主机上的向量`a`和`b`，然后使用`cudaMalloc`在GPU上分配内存，并使用`cudaMemcpy`将数据从主机复制到设备。接着，调用`add`内核，并使用`<<<N, 1>>>`指定网格的大小（这里使用N个线程，单个线程块），然后将结果从GPU复制回主机，并验证结果。 在实际编程中，开发者需要考虑如何有效地划分线程块和线程，以优化内存访问和计算效率。此外，还需要注意错误检查和资源管理，确保数据安全地在GPU和CPU之间传输，并在完成计算后正确释放GPU内存。 GPU并行编程和CUDA技术提供了高效利用硬件资源的能力，对于需要大量计算的任务，如机器学习和物理模拟，具有显著的性能优势。通过学习和实践CUDA编程，开发者可以编写出充分利用GPU并行计算能力的应用，提高计算效率。