CUDA平行計算框架程式設計 矩陣相乘平行計算

當下的gpgpu(general purpose gpu(graphic process unit))—（cuda: compute unified device architecture）即通用計算圖形處理器。

安裝過程可參考我的另一篇blog：

cuda軟體架構：（1）開發庫（cuda library）（2）執行時環境（cuda runtime）（3）驅動（cuda driver）

cuda的執行緒層次結構：kenel-->grid-->block-->thread

gpu硬體的乙個核心元件是sm（streaming multiprocessor）流式多處理器，sm可以併發地執行數百個執行緒，且乙個block對應乙個sm，而乙個sm則可以對應多個block

grid只是邏輯層；而sm才是真正的物理層；block的大小一般要設定成32的倍數

在vs上的配置過程可參考blog：

code:

#include #include #include #include //#include #include "cuda_runtime.h"  

#include "device_launch_parameters.h"  
#define dword unsigned long
#pragma comment(lib,"winmm.lib")
using namespace std;
__global__ void add(float* a, float* b, float* c, int n)
}int main() 
//申請device記憶體
float *d_x, *d_y, *d_z;
cudamalloc((void**)&d_x, nbytes);
cudamalloc((void**)&d_y, nbytes);
cudamalloc((void**)&d_z, nbytes);
//將host資料拷貝到device
cudamemcpy((void*)d_x, (void*)x, nbytes, cudamemcpyhosttodevice);
cudamemcpy((void*)d_y, (void*)y, nbytes, cudamemcpyhosttodevice);
//定義kernel的執行配置
dim3 blocksize(256);
dim3 gridsize((int)((n + blocksize.x - 1) / blocksize.x));
//編寫計時函式
dword t1, t2;
t1 = timegettime();		
//執行kernel
add << < gridsize, blocksize >> >(d_x, d_y, d_z, n);
t2 = timegettime();
printf("use time:%f (s)\n", (t2 - t1)*1.0 / 1000);
//將device得到的結果拷貝到host
cudamemcpy((void*)z, (void*)d_z, nbytes, cudamemcpydevicetohost);
//檢查執行結果
float maxerror = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++)
cout << "最大誤差：" << maxerror << endl;
//釋放device記憶體
cudafree(d_x);
cudafree(d_y);
cudafree(d_z);
//釋放host記憶體
free(x);
free(y);
free(z);
system("pause");
return 0;
}

#include #include #include #include //#include #include "cuda_runtime.h"  

#include "device_launch_parameters.h"  
#define dword unsigned long
#pragma comment(lib,"winmm.lib")
using namespace std;
__global__ void add(float* a, float* b, float* c, int n)
}__global__ void matrixmuiondevice(int *m, int *n, int *p, int width)
p[y * width + x] = pervalue;
}int main() 
}	cudamemcpy(m, a, num * sizeof(int), cudamemcpyhosttodevice);
cudamemcpy(n, b, num * sizeof(int), cudamemcpyhosttodevice);
cudaeventrecord(start, 0);
matrixmuiondevice << <1, dimblock >> >(m, n, p, width);
cudathreadsynchronize();
cudaeventrecord(stop, 0);
cudaeventsynchronize(stop);
cudaeventelapsedtime(&elapsedtime, start, stop);
printf("%f\n", elapsedtime);
cudamemcpy(c, p, num * sizeof(int), cudamemcpydevicetohost);
for (int i = 0; i < 30; i++)
cout << endl;
}	cudafree(m);
cudafree(n);
cudafree(p);
system("pause");
return 0;
}

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