Linux桌面指南：CUDA显卡计算性能实战教程
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更新于2024-06-30
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"《Linux桌面玩家指南：16.使用CUDA发挥显卡的计算性能》是一篇由京山游侠撰写于2020年5月28日的博客文章，该系列旨在深入探讨如何在Linux桌面环境中充分利用图形处理器（GPU）的计算能力。文章标题明确指出了主要内容，即通过CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一设备架构）技术，让开发者能够利用GPU进行高性能计算任务，如科学计算、机器学习和深度学习等。
在本文中，作者首先提供了一个概述，强调了CUDA在现代计算中的重要性，并可能提到了CUDA的优势，比如并行处理能力、加速大规模数据处理等。接着，文章详细介绍了如何在Linux系统中安装和配置CUDA开发环境，包括可能涉及到的库和工具的安装步骤，以及如何确保硬件兼容性和驱动程序支持。
对于不具备编程背景的读者，作者可能会解释CUDA编程基础，如使用CUDA C++或Python API进行GPU编程。文章中可能会包含示例代码，帮助读者理解CUDA的工作原理。同时，还会讨论如何在实际项目中优化代码性能，以充分利用GPU的性能优势。
总结部分，作者可能会回顾整个安装和使用的流程，强调实践的重要性，并鼓励读者尝试在自己的项目中应用所学知识。此外，还可能提供了一些常见问题解答和调试技巧，以帮助新手避免常见的陷阱。
最后，博主提醒读者，由于博客开启MathJax支持，确保在评论区正确使用美元符号$，以避免格式混乱。文章链接指向《Linux桌面玩家指南》系列的其他主题，如系统管理、文本编辑器使用、虚拟机技术、低级编程、GUI工具和多版本Linux安装等内容，表明作者是一个全面分享Linux桌面实用技巧的专家。"
2020/5/28
Linux 桌⾯玩家指南：16. 使⽤ CUDA 发挥显卡的计算性能 - 京⼭游侠 - 博客园
https://www.cnblogs.com/youxia/p/LinuxDesktop016.html 4/18
#include <sys/time.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>
#define M 2000
#define N 2000
#define K 2000
#define idx(i, j, m) ((j) * (m) + (i))
typedef struct _matrix {
size_t height;
size_t width;
float *elements;
} Matrix;
Matrix empty(size_t m, size_t n){
Matrix temp = {m, n, NULL};
temp.elements = (float*)malloc( m*n*sizeof(float) );
return temp;
}
Matrix zeros(size_t m, size_t n){
Matrix temp = empty(m, n);
memset(temp.elements, 0, sizeof( m*n*sizeof(float) ));
return temp;
}
Matrix rands(size_t m, size_t n){
Matrix temp = empty(m, n);
for(size_t i=0; i<m*n; i++){
temp.elements[i] = (float)rand()/RAND_MAX;
}
return temp;
}
void deleteMatrix(Matrix *mat){
mat->height = 0;
mat->width = 0;
free(mat->elements);
mat->elements = NULL;
}
void printRow(Matrix mat, size_t i){
size_t m = mat.height;
size_t n = mat.width;
if(n < 7){
for(size_t j=0; j<n; j++){
printf(" %7.4f ", mat.elements[idx(i, j, m)]);
}
}else{
for(size_t j=0; j<3; j++){
printf(" %7.4f ", mat.elements[idx(i, j, m)]);
}
printf(" ... ");
for(size_t j=n-3; j<n; j++){
printf(" %7.4f ", mat.elements[idx(i, j, m)]);
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