CUDA程序設計：利用.cu文件進行GPU加速

一、CUDA編程簡介

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司所創建的一種並行計算平台和編程模型，可以利用GPU（Graphics Processing Unit）的強大並行計算能力加速程序的運行。

在CUDA編程中，我們可以將程序的計算任務分配給其它設備，例如GPU，以充分利用設備的可能性，從而完成高效的並行計算。相對於CPU，在執行單精度浮點計算時，GPU的速度可以快很多，但程序的並行部分必須要吃下所有的運算周期。

在cuda編程簡介中，我們需要了解CUDA的編程模型和基本特點，以及何時使用GPU進行加速計算。下面給出一個簡單的示例，展示CUDA編程可以帶來更加高效，更加快速的計算。

//CPU function
void cpuAdd(float* a, float* b, float* c, int n){
    for(int i=0;i<n;i++){
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

//GPU function
__global__ void gpuAdd(float* a, float* b, float* c, int n){
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

二、使用.cu文件進行GPU加速

.cu文件是一種專門用於CUDA編程的文件類型，它的使用可以幫助我們更加便捷地進行GPU加速計算。在實際應用中，.cu文件通常是由CUDA編譯器生成。以下是一個簡單的例子，演示如何使用.cu文件：

//main.cpp
#include 
#include "gpuAdd.cu"
using namespace std;

int main(int argc, char* argv){
    float a[5] = {1,2,3,4,5}, b[5] = {5,4,3,2,1}, c[5];
    gpuAdd(a, b, c, 5);
    for(int i=0;i<5;i++){
        cout<<c[i]<<" ";
    }
    cout<<endl;
    return 0;
}

// gpuAdd.cu
__global__ void gpuAdd(float* a, float* b, float* c, int n){
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

三、.cu文件和CPU函數的區別

與CPU函數相比，.cu文件的優點在於可以使GPU更高效地進行加速計算。.cu文件中，我們可以使用CUDA C++語言來編寫函數，其語言特點與C++和CUDA混合，包括在同一函數中組合使用CPU和GPU代碼。此外，也可以使用GPU函數簡化計算過程，提高計算密度。

提高計算密度的一種常見方法是使用CUDA的核心類型：線程塊，和線程。每個線程塊是組成GPU設備的線程的集合，並負責處理其中所有的數據。每個線程則負責執行線程塊中的獨立計算任務。線程塊和線程的使用可以讓GPU完成更高密度的計算，減少計算時間。以下是示例代碼：

//GPU function
__global__ void gpuAdd(float* a, float* b, float* c, int n){
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

//main.cpp
#include 
#include "gpuAdd.cu"
using namespace std;

int main(int argc, char* argv){
    float a[5] = {1,2,3,4,5}, b[5] = {5,4,3,2,1}, c[5];
    float *d_a, *d_b, *d_c;
    int size = 5 * sizeof(float);
    cudaMalloc((void **)&d_a, size);
    cudaMalloc((void **)&d_b, size);
    cudaMalloc((void **)&d_c, size);
    cudaMemcpy(d_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    gpuAdd<<>>(d_a, d_b, d_c, 5);
    cudaMemcpy(c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    for(int i=0;i<5;i++){
        cout<<c[i]<<" ";
    }
    cout<<endl;
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    return 0;
}

四、總結

CUDA程序設計可以利用GPU強大的計算能力和多核心架構，幫助我們更高效地進行計算，實現更高性能。利用.cu文件進行GPU加速的方法可以使我們更方便地使用CUDA C++語言來進行編程，提高代碼的復用性和可讀性。