CUDA C编程权威指南：1-基于CUDA的异构并行计算

  什么是CUDA？CUDA（Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构）是NVIDIA（英伟达）提出的并行计算架构，结合了CPU和GPU的优点，主要用来处理密集型及并行计算。什么是异构计算？这里的异构主要指的是主机端的CPU和设备端的GPU，CPU更擅长逻辑控制，而GPU更擅长计算。CUDA编程难吗？干就是了。

一.异构架构编程思维
1.异构架构
  一个典型的异构计算节点包括2个多核CPU插槽和2个或更多个的众核GPU。GPU通过PCIe总线与基于CPU的主机相连来进行操作。CPU是主机端，而GPU是设备端，这样一个异构应用就包含主机代码（逻辑）和设备代码（计算）。

2.CUDA平台
  CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用编程接口以及行业标准程序语言的扩展（包括C|C++|Fortran|Python等）来使用。CUDA提供了2层API来管理GPU设备和组织线程，其中驱动API是一种低级API，它相对来说较难编程，但是它对于在GPU设备使用上提供了更多的控制，每个运行时API函数都被分解为更多传给驱动API的基本运算。

二.Hello World例子实战
1.VS 2022开发方式
  安装好VS 2022和CUDA 11.8，然后创建一个CUDA项目，如下所示：



  Hello World例子实战，如下所示：

#include "cuda_runtime.h" // CUDA
#include "device_launch_parameters.h"
#include 

__global__ void helloFromGPU(void)
{
	printf("Hello World from GPU!\n");
}

int main(void) 
{
	// hello from cpu
	printf("Hello World from GPU!\n");

	helloFromGPU<<<1,10>>>();
	cudaDeviceReset();

	return 0;
}
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2.Clion开发方式（推荐）
  如果经常使用PyCharm进行Python编程，可能会更习惯Clion这个IDE吧。新建一个CUDA项目，使用10个线程输出"Hello World from GPU!"，如下所示：

  CMakeLists.txt如下所示：

cmake_minimum_required(VERSION 3.26) # CMake版本要求，VERSION是版本，3.26是3.26版本
project(20231003_ClionProgram CUDA) # 项目名称，CUDA是CUDA项目

set(CMAKE_CUDA_STANDARD 17) # C++标准，CMAKE_CUDA_STANDARD是C++标准，17是C++17

add_executable(20231003_ClionProgram main.cu) # 可执行文件

set_target_properties(20231003_ClionProgram PROPERTIES CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON) # 设置可分离编译，PROPERTIES是属性，CUDA_SEPARABLE_COMPILATION是可分离编译，ON是开启
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  main.cu文件如下所示：

#include "cuda_runtime.h" // CUDA运行时API
#include  // 标准输入输出

__global__ void helloFromGPU(void) // GPU核函数
{
	printf("Hello World from GPU!\n"); //输出Hello World from GPU!
}

int main(void) // 主函数
{
	// hello from cpu
	printf("Hello World from GPU!\n"); //CPU主机端输出Hello World from CPU!

	helloFromGPU<<<1,10>>>(); // 调用GPU核函数，10个线程块，1表示每个grid中只有1个block，10表示每个block中有10个线程
	cudaDeviceReset(); // 重置当前设备上的所有资源状态，清空当前设备上的所有内存

	return 0;
}
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参考文献：
[1]《CUDA C编程权威指南》