CUDA ---- Hello World From GPU
本篇博文仅实现hello world，先看到效果，具体细节将在后续博文解释。
准备
如果你是第一次使用CUDA，在Linux下可以使用下面的命令来检查CUDA编译器是否安装正确：
$ which nvcc
一般，该指令输出为：
/usr/local/cuda/bin/nvcc
另外，你可能还需要检查下你机器上的GPU型号，可以使用给下面的命令查询：
$ ls -l /dev/nv*
可能的输出为：
crw-rw-rw- 1 root root 195, 0 Jul 3 13:44 /dev/nvidia0
crw-rw-rw- 1 root root 195, 1 Jul 3 13:44 /dev/nvidia1
crw-rw-rw- 1 root root 195, 255 Jul 3 13:44 /dev/nvidiactl
crw-rw---- 1 root root 10, 144 Jul 3 13:39 /dev/nvram
以上输出显示这里有两个GPU显卡安装在机器上。
写一段CUDA程序的基本过程为：
- 创建源文件，以”.cu”为后缀。
- 用nvcc编译程序。
- 命令行运行。
代码
首先，为了对比，先写一段简单的C程序输出hello world：
#include <stdio.h>
iint main(void){
printf(“helllo world!\n”);
}
然后是我们所谓的kernel function（即CUDA代码）：
__global__ void helloFromGpu(void){
printf(“hello world form GPU!\\n”);
}
限定符__global__告诉编译器这个function将由CPU调用在GPU上执行，其调用形式为：
helloFromGPU<<<1,10>>>();
一个kernel是由一组线程执行，所有线程执行相同的代码。上面一行三对尖括号中的1和10 表明了该function将有10个线程，具体含义之后博文中会详述。下面是完整代码：
#include <stdio.h>
__global__ void helloFromGPU (void)
{
printf(“Hello World from GPU!\n”);
}
int main(void)
{
// hello from cpu
printf(“Hello World from CPU!\n”);
helloFromGPU <<<1, 10>>>();
cudaDeviceReset();
return 0;
}
这里顺便提及下，我们将CPU端称为host，GPU端称为device。
cudaDeviceReset()用来显式的摧毁清理CUDA程序占用的资源。编译运行：
nvcc hello.cu -o hello [root@localhost bonelee]# ./hello Hello World from CPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU! Hello World from GPU!
现在用下面的命令编译：
$nvcc –arch sm_20 hello.cu –o hello
-arch sm_20是用来指定编译器使用Fermi架构产生device代码。编译成功后执行$ ./hello: ==》我的服务器上，没有该架构，所以无法编译。
Hello World from CPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU!
一个典型的CUDA程序结构包含五个主要步骤：
- 分配GPU空间。
- 将数据从CPU端复制到GPU端。
- 调用CUDA kernel来执行计算。
- 计算完成后将数据从GPU拷贝回CPU。
- 清理GPU内存空间。
参考书：《professional cuda c programming》
NVIDIA CUDA板块：https://developer.nvidia.com/cuda-zone