Linux上GPU编程的新玩法(linux使用gpu)
随着近几年对机器学习技术投入的不断加大,GPU在计算速度上具有可观的优势。比如,用两块GPU进行的运算要比用两块处理器快得多。在Linux系统上,可以使用CUDA C/C++编程来实现GPU的开发。
CUDA是英伟达推出的一种并行计算平台,是全球最受欢迎的GPU计算环境。CUDA的C语言框架是基于C++的,具有面向对象的特性,可以让程序员更快速地使用GPU进行应用编程。
在Linux系统上安装CUDA开发工具通常有两种方法:一是从官网下载安装;二是使用软件包管理工具进行安装。对于第一种安装方法,首先可以从官网上获取CUDA安装包,然后在Linux控制台中执行以下命令来安装CUDA:
`Java
sudo rpm -i cuda-repo
sudo yum install cuda
安装完CUDA后,就可以在Linux系统上开始使用CUDAC/C++编写GPU程序了。首先,通过以下命令在Linux系统里安装gcc编译器:
```Javasudo apt-get install gcc-4.8
安装完gcc编译器后,就可以用它来编写NVidia GPU程序,将它编译成二进制文件。例如,下面这段代码是一段简单的CUDA C/C++程序,用来进行一个简单的数值计算:
`C++
#include
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
*c = *a + *b;
}
int main( void ){
int a, b, c;
int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
// 为变量分配存储空间
cudaMalloc((void**) dev_a, sizeof(int));
cudaMalloc((void**) dev_b, sizeof(int));
cudaMalloc((void**) dev_c, sizeof(int));
// 将变量内容拷贝到GPU内存中
cudaMemcpy(dev_a, a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
// 调用GPU上的函数
add (dev_a, dev_b, dev_c);
// 将结果从GPU内存中拷贝至CPU
cudaMemcpy( c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 释放GPU内存
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaFree(dev_c);
return 0;
}
上面是一段简单的CUDA C/C++程序,给出了完整的GPU编程过程。要将这段程序编译为可执行文件,可以使用NVCC编译器:
```C++nvcc hello.cu -o hello
以上就是在Linux下通过CUDA C/C++编程实现GPU的新玩法。CUDA是一个将CPU和GPU的功能有机结合的应用计算环境,为开发者提供了许多极具创新性的应用程序计算工具,使Linux上的GPU编程更有趣、更高效。
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