一、cuda流程：
1設定可用裝置: cudasetdevice
2在gpu上申請資料記憶體:cudamalloc
3將host(cpu)資料複製到device(gpu):cudamemcpy
4呼叫kernel，kernel<<>>
dg: grid
db: block
ns: 共享記憶體
s：流5根據情況同步執行緒:cudadevicesynchronize
6將device輸出資料複製到host:cudamemcpy
7釋放device記憶體:cudafree
二、關於cudaerror的處理
參照《gpu高效能程式設計cuda實戰》，編寫以下巨集處理：
/*macro*/
static void handleerror(cudaerror_t err,
const char *file,
int line)
}#define handle_error( err ) (handleerror( err, __file__, __line__ ))
三、關於device函式的一些想法
kernel函式的引數，使用built_in資料型別，不能使用自定義資料，否則出現launch failure錯誤
cuda學習筆記 1
cuda cu 的目的是並行運算。只要在c c 中呼叫以 global 為關鍵字修飾的函式 global void function type inputarraya,type inputarrayb,type outputarraya 稱為核函式，經nvcc編譯，識別到核函式就會編譯成gpu指令碼...
CUDA程式配置備忘
最近又撿起了cuda，因為需要做乙個任務，將某程式使用cuda平行計算加快速度，希望能盡量達到實時性。cuda的安裝沒有什麼好講，就是一路next就可以。現在cuda只有乙個安裝包，並且整合了nsight，特別方便，不像cuda 4，居然要安裝3個包，煩死。安裝過後就開始對具體工程進行配置。如果直接...
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