使用电脑的cuda环境编程python cuda编程用什么语言

CUDA是NVIDIA公司开发的一个用于GPU编程的开源框架，用于将GPU用于更广泛的数学计算，充当cpu的功能，所以只能在nvidia的GPU下实现，如果你的GPU不是nvidia的，赶紧去换一个吧，ATI也有一个类似的框架，叫做streaming，不过要用汇编写。CUDA只需拥有C语音功底就够了。

CUDA C只是C语言的扩展，多了一些包，只要安装好CUDA工具箱（编译GPU代码的编译器）就可以在VS等IDE下就能编译和运行。

下载GPU驱动程序 www.nvidia.com/cuda（可能你的机器已经装好）

下载CUDA工具箱 http://developer.nvidia.com/object/gpucomputing.html

还可以下载GPU Computing SDK代码集，也是一个很好的学习资源。

CUDA程序可以分为两部分：GPU执行的代码和CPU执行的代码，两者可以互不干扰，可以通过cudaMemcpy()函数把GPU的相应内存块复制到主存的相应位置，或者相反过程，实现GPU和CPU的数据交互。CPU的内存叫做主存，GPU的里面也有内存，可以叫他设备内存。

 

由于GPU是为图形设计的，具有强大的3维渲染等技术，所以对于多维数组的计算是有强大的能力的。

GPU可以像CPU一样进行计算工作，同样具备多线程，并且线程还是多维线程，计算能力超强，而且可以与CPU的计算一起相互协作，从而实现多核CPU计算的效果。

 

一个简单的传递参数给GPU计算的代码：

 

1. #include <stdio.h>  
2. #include "../common/book.h"  
3.   
4. __global__ void add(int a,int b,int *c)//__global__声明的函数，告诉编译器这段代码交由GPU执行  
5. {  
6.     *c=a+b;  
7. }  
8.   
9. int main(void)  
10. {  
11. int c;  
12. int *dev_c;  
13. void**)&dev_c,sizeof(int) ) );//cudaMalloc()函数让GPU分配内存给某个指针  
14.       
15. //让GPU启动一个线程来运行add()函数，函数的变量必须是保持在GPU上的  
16.   
17. sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost) );//将GPU的某块内存复制回CPU  
18. "2 + 7 = %d\n",c);  
19. //释放GPU内存  
20.   
21. return 0 ;  
22. };

1. <pre name="code" class="cpp"><pre></pre>  
2. <pre></pre>  
3. <p> HANDLE_ERROR()是我们定义的宏。判断是否返回了一个错误值。</p>  
4. <p>一定不能在主机代码中对设备指针进行解引用，主机代码可以将这个指针作为参数传递，对其执行算术运算，甚至可以将其转换为另外一种不同的类型，但是绝对不能使用这个指针来读取或者写入内存。</p>  
5. <p>设备指针的使用限制：</p>  
6. <p>1，可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在设备上执行的函数。</p>  
7. <p>2，可以将设备代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行内存读、写操作。</p>  
8. <p>3，可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在主机上执行的函数。</p>  
9. <p>4，不能在主机代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行内存读、写操作。</p>  
10. <pre></pre>  
11. <pre></pre>  
12. <pre></pre>  
13.       
14. "padding-top:20px">           
15. "font-size:12px;">版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。</p>  
16.         </div>  
17. </pre>