标签：cudaFree 求和 矢量 dev int 线程 CUDA include delete

方法一：矢量每一维度的相加都开一个单独线程

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#define N 256 //矢量长度，自行修改
#define BLOCKDIM 128 //线程块内线程数，可自行修改为不超过硬件限制的数

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    //获得向量维度
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    //因为矢量每一维度相加是单独一个线程
    //所以每个线程只执行一次，if语句即可
    if (i < N) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

int main()
{
    int* a = new int[N];
    int* b = new int[N];
    int* c = new int[N];
    int *dev_a = 0;
    int *dev_b = 0;
    int *dev_c = 0;

    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        a[i-1] = i;
        b[i-1] = i & 1;
    }
    cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));
    cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    
    //为矢量每一维度相加开一个线程
    addKernel<<<(N+BLOCKDIM-1)/BLOCKDIM, BLOCKDIM>>>(dev_c, dev_a, dev_b);
    
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        printf("第%d维:%d+%d=%d\n", i+1, a[i], b[i], c[i]);
    }

    delete[] a;
    delete[] b;
    delete[] c;
    cudaFree(dev_c);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);

    return 0;
}

方法二：利用固定的线程数目，每个线程重复利用计算若干矢量维度的相加

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>

#define N 256 //向量长度，自行设置
#define BLOCK 128//线程块数目，可根据硬件限制随意设置
#define BLOCKDIM 128 //线程块内线程数目，可根据硬件限制随意设置

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    while (i<N)
    {
        c[i] = a[i] + b[i];
        //GPU一次同时运行的线程数目，是一个grid里面横着的一排
        //所以一次同时计算的矢量维度序号范围是grid里一横排包括的序号范围
        //所以对于每个重复利用的线程，下次计算的维度序号和这次相差一横排的宽度
        //一个grid里包含若干block
        //一个block里包含若干thread
        //blockDim是一个线程格在横排上的宽度，即横排上分布多少个thread
        //gridDim是一个grid在横排上的宽度，即横排上分布多少个block
        i += blockDim.x * gridDim.x;
    }
}

int main()
{
    int* a = new int[N];
    int* b = new int[N];
    int* c = new int[N];
    int *dev_a = 0;
    int *dev_b = 0;
    int *dev_c = 0;

    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        a[i-1] = i;
        b[i-1] = i & 1;
    }
    cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));
    cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    //固定数目线程重复利用来计算矢量各个维度相加
    addKernel<<<BLOCK, BLOCKDIM>>>(dev_c, dev_a, dev_b);
    
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        printf("第%d维:%d+%d=%d\n", i+1, a[i], b[i], c[i]);
    }

    delete[] a;
    delete[] b;
    delete[] c;
    cudaFree(dev_c);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);

    return 0;
}

标签：cudaFree,求和,矢量,dev,int,线程,CUDA,include,delete
来源： https://blog.csdn.net/qq_44643644/article/details/115278902

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