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Linux上GPU編程的新玩法(linux使用gpu)

隨著近幾年對機器學習技術(shù)投入的不斷加大,GPU在計算速度上具有可觀的優(yōu)勢。比如,用兩塊GPU進行的運算要比用兩塊處理器快得多。在linux系統(tǒng)上,可以使用C++UDA C/C++編程來實現(xiàn)GPU的開發(fā)。

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CUDA是英偉達推出的一種并行計算平臺,是全球受歡迎的GPU計算環(huán)境。CUDA的C語言框架是基于C++的,具有面向?qū)ο蟮奶匦?,可以讓程序員更快速地使用GPU進行應(yīng)用編程。

在Linux系統(tǒng)上安裝CUDA開發(fā)工具通常有兩種方法:一是從官網(wǎng)下載安裝;二是使用軟件包管理工具進行安裝。對于第一種安裝方法,首先可以從官網(wǎng)上獲取CUDA安裝包,然后在Linux控制臺中執(zhí)行以下命令來安裝CUDA:

“`Java

sudo rpm -i cuda-repo–

sudo yum install cuda


安裝完CUDA后,就可以在Linux系統(tǒng)上開始使用CUDAC/C++編寫GPU程序了。首先,通過以下命令在Linux系統(tǒng)里安裝gcc編譯器:

```Java
sudo apt-get install gcc-4.8

安裝完gcc編譯器后,就可以用它來編寫NVidia GPU程序,將它編譯成二進制文件。例如,下面這段代碼是一段簡單的CUDA C/C++程序,用來進行一個簡單的數(shù)值計算:

“`C++

#include

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {

*c = *a + *b;

}

int main( void ){

int a, b, c;

int *dev_a, *dev_b, *dev_c;

// 為變量分配存儲空間

cudaMalloc((void**) &dev_a, sizeof(int));

cudaMalloc((void**) &dev_b, sizeof(int));

cudaMalloc((void**) &dev_c, sizeof(int));

// 將變量內(nèi)容拷貝到GPU內(nèi)存中

cudaMemcpy(dev_a, &a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

cudaMemcpy(dev_b, &b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

// 調(diào)用GPU上的函數(shù)

add>>(dev_a, dev_b, dev_c);

// 將結(jié)果從GPU內(nèi)存中拷貝至CPU

cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

// 釋放GPU內(nèi)存

cudaFree(dev_a);

cudaFree(dev_b);

cudaFree(dev_c);

return 0;

}


上面是一段簡單的CUDA C/C++程序,給出了完整的GPU編程過程。要將這段程序編譯為可執(zhí)行文件,可以使用NVCC編譯器:

```C++
nvcc hello.cu -o hello

以上就是在Linux下通過CUDA C/C++編程實現(xiàn)GPU的新玩法。CUDA是一個將CPU和GPU的功能有機結(jié)合的應(yīng)用計算環(huán)境,為開發(fā)者提供了許多極具創(chuàng)新性的應(yīng)用程序計算工具,使Linux上的GPU編程更有趣、更高效。

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名稱欄目:Linux上GPU編程的新玩法(linux使用gpu)
URL網(wǎng)址:http://www.dlmjj.cn/article/cohsccp.html