GPU 编程入门到精通（二）之 运行第一个程序

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• GPU 编程入门到精通（一）之 CUDA 环境安装
• GPU 编程入门到精通（二）之 运行第一个程序
• GPU 编程入门到精通（三）之 第一个 GPU 程序
• GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化
• GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶

<a name="t1" style="box-sizing: border-box; background: transparent; color: rgb(79, 161, 219); text-decoration: none; margin: 0px; padding: 0px; font-weight: 400; outline: 0px;"></a>1. CUDA 初始化函数

由于是使用 Runtime API, 所以在文件开头要加入 cuda_runtime.h 头文件。
初始化函数包括一下几个步骤：

<a name="t2" style="box-sizing: border-box; background: transparent; color: rgb(79, 161, 219); text-decoration: none; margin: 0px; padding: 0px; font-weight: 400; outline: 0px;"></a>1.1. 获取 CUDA 设备数

可以通过 cudaGetDeviceCount 函数获取 CUDA 的设备数，具体用法，如下所示：

// get the cuda device count
cudaGetDeviceCount(&count);
if (count == 0) {
    fprintf(stderr, "There is no device.\n");
    return false;
}

函数通过引用传递 count 值，获取当前支持的 CUDA 设备数。

<a name="t3" style="box-sizing: border-box; background: transparent; color: rgb(79, 161, 219); text-decoration: none; margin: 0px; padding: 0px; font-weight: 400; outline: 0px;"></a>1.2. 获取 CUDA 设备属性

可以通过 cudaGetDeviceProperties 函数获取 CUDA 设备的属性，具体用法，如下所示：

// find the device >= 1.X
int i;
for (i = 0; i < count; ++i) {
    cudaDeviceProp prop;
    if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
        if (prop.major >= 1) {
            printDeviceProp(prop);
            break;
        }
    }
}

// if can't find the device
if (i == count) {
    fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
    return false;
}

函数通过引用传递 prop 关于属性的结构体，并且列出主设备号大于 1 的设备属性，其中设备属性通过函数 printDeviceProp 打印。打印函数如下所示：

// function printDeviceProp
void printDeviceProp(const cudaDeviceProp &prop)
{
    printf("Device Name : %s.\n", prop.name);
    printf("totalGlobalMem : %d.\n", prop.totalGlobalMem);
    printf("sharedMemPerBlock : %d.\n", prop.sharedMemPerBlock);
    printf("regsPerBlock : %d.\n", prop.regsPerBlock);
    printf("warpSize : %d.\n", prop.warpSize);
    printf("memPitch : %d.\n", prop.memPitch);
    printf("maxThreadsPerBlock : %d.\n", prop.maxThreadsPerBlock);
    printf("maxThreadsDim[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxThreadsDim[0], prop.maxThreadsDim[1], prop.maxThreadsDim[2]);
    printf("maxGridSize[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxGridSize[0], prop.maxGridSize[1], prop.maxGridSize[2]);
    printf("totalConstMem : %d.\n", prop.totalConstMem);
    printf("major.minor : %d.%d.\n", prop.major, prop.minor);
    printf("clockRate : %d.\n", prop.clockRate);
    printf("textureAlignment : %d.\n", prop.textureAlignment);
    printf("deviceOverlap : %d.\n", prop.deviceOverlap);
    printf("multiProcessorCount : %d.\n", prop.multiProcessorCount);
}

1.3. 设置 CUDA 设备

通过函数 cudaSetDevice 就可以设置 CUDA 设备了，具体用法，如下所示：

// set cuda device
cudaSetDevice(i);

1.4. CUDA 初始化完整代码

/* *******************************************************************
##### File Name: first_cuda.cu
##### File Func: initial CUDA device and print device prop
##### Author: Caijinping
##### E-mail: caijinping220@gmail.com
##### Create Time: 2014-4-21
* ********************************************************************/

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>

void printDeviceProp(const cudaDeviceProp &prop)
{
    printf("Device Name : %s.\n", prop.name);
    printf("totalGlobalMem : %d.\n", prop.totalGlobalMem);
    printf("sharedMemPerBlock : %d.\n", prop.sharedMemPerBlock);
    printf("regsPerBlock : %d.\n", prop.regsPerBlock);
    printf("warpSize : %d.\n", prop.warpSize);
    printf("memPitch : %d.\n", prop.memPitch);
    printf("maxThreadsPerBlock : %d.\n", prop.maxThreadsPerBlock);
    printf("maxThreadsDim[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxThreadsDim[0], prop.maxThreadsDim[1], prop.maxThreadsDim[2]);
    printf("maxGridSize[0 - 2] : %d %d %d.\n", prop.maxGridSize[0], prop.maxGridSize[1], prop.maxGridSize[2]);
    printf("totalConstMem : %d.\n", prop.totalConstMem);
    printf("major.minor : %d.%d.\n", prop.major, prop.minor);
    printf("clockRate : %d.\n", prop.clockRate);
    printf("textureAlignment : %d.\n", prop.textureAlignment);
    printf("deviceOverlap : %d.\n", prop.deviceOverlap);
    printf("multiProcessorCount : %d.\n", prop.multiProcessorCount);
}

bool InitCUDA()
{
    //used to count the device numbers
    int count;

    // get the cuda device count
    cudaGetDeviceCount(&count);
    if (count == 0) {
        fprintf(stderr, "There is no device.\n");
        return false;
    }

    // find the device >= 1.X
    int i;
    for (i = 0; i < count; ++i) {
        cudaDeviceProp prop;
        if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
            if (prop.major >= 1) {
                printDeviceProp(prop);
                break;
            }
        }
    }

    // if can't find the device
    if (i == count) {
        fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
        return false;
    }

    // set cuda device
    cudaSetDevice(i);

    return true;
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
    if (InitCUDA()) {
        printf("CUDA initialized.\n");
    }

    return 0;
}

<a name="t4" style="box-sizing: border-box; background: transparent; color: rgb(79, 161, 219); text-decoration: none; margin: 0px; padding: 0px; font-weight: 400; outline: 0px;"></a>2. Runtime API 函数解析

2.1. cudaGetDeviceCount

cudaGetDeviceCount

返回具有计算能力的设备的数量

函数原型：

cudaError_t cudaGetDeviceCount( int* count )

函数说明：

以 *count 形式返回可用于执行的计算能力大于等于 1.0 的设备数量。如果不存在此类设备，将返回 1

返回值：

cudaSuccess，注意，如果之前是异步启动，该函数可能返回错误码。

2.2. cudaGetDeviceProperties

cudaGetDeviceProperties

返回关于计算设备的信息

函数原型：

cudaError_t cudaGetDeviceProperties( struct cudaDeviceProp* prop,int dev )

函数说明：

以*prop形式返回设备dev的属性。

返回值：

cudaSuccess、cudaErrorInvalidDevice，注，如果之前是异步启动，该函数可能返回错误码。

另外 cudaDeviceProp 结构定义如下:

struct cudaDeviceProp {
char name [256];
size_t totalGlobalMem;
size_t sharedMemPerBlock;
int regsPerBlock;
int warpSize;
size_t memPitch;
int maxThreadsPerBlock;
int maxThreadsDim [3];
int maxGridSize [3];
size_t totalConstMem;
int major;
int minor;
int clockRate;
size_t textureAlignment;
int deviceOverlap;
int multiProcessorCount;
}

cudaDeviceProp 结构中的各个变量意义如下：

**name **
用于标识设备的ASCII字符串;
**totalGlobalMem **
设备上可用的全局存储器的总量,以字节为单位;
**sharedMemPerBlock **
线程块可以使用的共享存储器的最大值,以字节为单位;多处理器上的所有线程块可以同时共享这些存储器;
**regsPerBlock **
线程块可以使用的32位寄存器的最大值;多处理器上的所有线程块可以同时共享这些寄存器;
**warpSize **
按线程计算的warp块大小;
**memPitch **
允许通过cudaMallocPitch()为包含存储器区域的存储器复制函数分配的最大间距(pitch),以字节为单位;
**maxThreadsPerBlock **
每个块中的最大线程数
**maxThreadsDim[3] **
块各个维度的最大值:
**maxGridSize[3] **
网格各个维度的最大值;
**totalConstMem **
设备上可用的不变存储器总量,以字节为单位;
**major,minor **
定义设备计算能力的主要修订号和次要修订号;
**clockRate **
以千赫为单位的时钟频率;
**textureAlignment **
对齐要求;与textureAlignment字节对齐的纹理基址无需对纹理取样应用偏移;
**deviceOverlap **
如果设备可在主机和设备之间并发复制存储器,同时又能执行内核,则此值为 1;否则此值为 0;
**multiProcessorCount **
设备上多处理器的数量。

2.3. cudaGetDeviceCount

cudaSetDevice

设置设备以供GPU执行使用

函数原型：

cudaError_t cudaSetDevice(int dev)

函数说明：

将dev记录为活动主线程将执行设备码的设备。

返回值：

cudaSuccess、cudaErrorInvalidDevice，注，如果之前是异步启动，该函数可能返回错误码。

<a name="t5" style="box-sizing: border-box; background: transparent; color: rgb(79, 161, 219); text-decoration: none; margin: 0px; padding: 0px; font-weight: 400; outline: 0px;"></a>3. nvcc 编译代码

nvcc 是 CUDA 的编译工具，它可以将 .cu 文件解析出在 GPU 和 host 上执行的部分，也就是说，它会帮忙把 GPU 上执行和主机上执行的代码区分开来，不许要我们手动去做了。在 GPU 执行的部分会通过 NVIDIA 提供的 编译器编译成中介码，主机执行的部分则调用 gcc 编译。

通过如下命令，可以编译之前写的 first_cuda.cu 程序：

nvcc -o first_cuda first_cuda.cu

通过上述编译，生成可执行文件 first_cuda

运行结果如下所示：

[图片上传失败...(image-d4d402-1515549320527)]

---

<center style="box-sizing: border-box; color: rgb(69, 69, 69); font-family: "PingFang SC", "Microsoft YaHei", SimHei, Arial, SimSun; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">
这一篇博文介绍了如何通过 runtime API 建立自己的第一个 CUDA 程序。通过这个程序，可以学会使用 CUDA 的一般流程。下一部分，将介绍 CUDA 如何进行 GPU 编程。</center>