借一栗子讲解基于C的CUDA并行计算

一、C语言接口回顾

代码1

// ConsoleApplication6.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>

using namespace std;

//自定义数据类型 数据对齐
typedef struct student
{
	char label[1]; //1个字节
	int number;    //4个字节
	float score;   //4个字节
}stu;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	//在cpu-memory模式下面 数据是需要对齐的 因为这样cpu和memory的内存交互速度是最快的 
	//在硬件设计的时候 就已经把这种属性 注入到硬件的平台 
	//但是在gpu平台上面 对于数据对齐的处理要求会更严格
	//因为并行计算 需要数据的提供延时更小 所以在不是4字节的类型里面 会自动进行填充 
	//也就是说在gpu平台上面 这个student结构体12字节
	std::cout << "sizeof(stu):" << sizeof(stu) << endl;
	// printf(sizeof(stu));
	//void*类型作为一个万能类型 专门给强制类型转换预留的接口 内核驱动里面和回掉函数里面 会有大量应用
	// malloc free memset memcpy
	char *p = (char *)malloc(100 * sizeof(char));

	//申请的空间里面的值全部赋值成0 
	memset(p, 0, 100);

	char p_str[50] = "I love C++ program!!!";
	//char *pstr = "I love C program!!!";

	//把内存里面的值进行拷贝
	memcpy(p, p_str, strlen(p_str));

	//格式化输出
	printf("%s", p);

	//申请的内存空间需要释放 告诉编译器现在这段空间我不需要了 编译器进而通知系统 这段空间我现在不需要了 最后系统把这段空间重新利用
	free(p);

	system("pause");
	return 0;
}

总结：

1. c/c++写一段代码流程：
   1.申请内存 malloc / new
   2.内存初始化 memset
   3.处理数据(此处是复制数据，memcpy)
   4.输出 （printf）
   5.释放内存 free/ delete
   
2. 自定义数据，数据类型对齐
   在cpu-memory模式下面，数据是需要对齐的，因为这样cpu和memory的内存交互速度是最快的。
   在硬件设计的时候，就已经把这种属性，注入到硬件的平台。
   但是在gpu平台上面，对于数据对齐的处理要求会更严格。
   因为并行计算，需要数据的提供延时更小，所以在不是4字节的类型里面，会自动进行填充 。
   void*类型作为一个万能类型，专门给强制类型转换预留的接口，内核驱动里面和回掉函数里面会有大量应用。

二、 cuda编程基础概念

基础概念
主机：cpu和内存
设备：gpu和显存
API：
warp： thread
访问速度不同
变量类型限定符：device shared constant
函数类型限定符号 global 在cpu上定义，在gpu上显存上执行
device gpu上执行
host 主机上执行 cpu

thread：线程 cpu架构基本一致 同步
多少个流就可以创建多少个线程
block： 多个线程
grid: 多个block
SIMT：单指令多线程
内置变量：threadid blockid blockdim gridid griddim
显存带宽犹如高速公路的车道，优化的方法是尽可能接近理论的带宽。

代码2

/***************************************************************************
* first_cuda.cu
*1.将数据从主机内存数据复制到设备显存
*2.写好核函数
*3.CUDA编译器执行核函数 在GPU上完成计算操作
*4.把显存数据复制到主机内存
*5.释放显存空间
/***************************************************************************/

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>
#define DATA_SIZE 1048576
int data[DATA_SIZE];

//产生大量0-9之间的随机数
// 指针不带内存大小，所以需要传入一个size，指明大小
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		number[i] = rand() % 10;
	}
}

//CUDA 初始化
bool InitCUDA()
{
	int count;
	//取得支持Cuda的装置的数目
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0) {
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}
	int i;
	for (i = 0; i < count; i++) {
		cudaDeviceProp prop;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
			if (prop.major >= 1) {
				break;
			}
		}
	}
	if (i == count) {
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}

// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和 
//核函数是不可以有返回值类型的
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result)
{
	int sum = 0;
	int i;
	for (i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		sum += num[i] * num[i] * num[i];
	}
	*result = sum;
}

int main()
{
	//CUDA 初始化
	if (!InitCUDA()) {
		return 0;
	}
	//生成随机数
	GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);
	/*把数据复制到显卡内存中*/
	int* gpudata, *result;
	//cudaMalloc 取得一块显卡内存 ( 其中result用来存储计算结果 )
	cudaMalloc((void**)&gpudata, sizeof(int)* DATA_SIZE);
	cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int));
	//cudaMemcpy 将产生的随机数复制到显卡内存中 
	//cudaMemcpyHostToDevice - 从内存复制到显卡内存
	//cudaMemcpyDeviceToHost - 从显卡内存复制到内存
	cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)* DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);
	// 在CUDA 中执行函数 语法：函数名称<<<block 数目, thread 数目, shared memory 大小>>>(参数...);
	sumOfSquares << <1, 1, 0 >> >(gpudata, result);
	/*把结果从显示芯片复制回主内存*/
	int sum;
	//cudaMemcpy 将结果从显存中复制回内存
	cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
	//Free
	cudaFree(gpudata);
	cudaFree(result);
	printf("GPUsum: %d \n", sum);
	sum = 0;
	for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		sum += data[i] * data[i] * data[i];
	}
	printf("CPUsum: %d \n", sum);
	return 0;
}

总结cuda编程的流程：

1. 申请显存空间 cudaMalloc
2. 将数据从主机内存数据复制到设备显存
3. 写好核函数
4. CUDA编译器执行核函数 在GPU上完成计算操作
5. 把显存数据复制到主机内存
6. 释放显存空间

API：

1. 获取 CUDA 设备数：
   函数原型：

cudaError_t cudaGetDeviceCount( int* count )

可以通过 cudaGetDeviceCount 函数获取 CUDA 的设备数，实例如上InitCUDA()函数通过引用传递 count 值，获取当前支持的 CUDA 设备数，即返回具有计算能力的设备的数量。
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
cudaSuccess，注意，如果之前是异步启动，该函数可能返回错误码。

2. 获取 CUDA 设备属性
   函数原型：

cudaError_t cudaGetDeviceProperties( struct cudaDeviceProp* prop,int dev )

可以通过 cudaGetDeviceProperties 函数获取 CUDA 设备的属性，具体用法
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。
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。
3. 设置 CUDA 设备
通过函数 cudaSetDevice 就可以设置 CUDA 设备了，具体用法

// set cuda device
cudaSetDevice(i);

原型：

cudaError_t cudaSetDevice(int dev)

将dev记录为活动主线程将执行设备码的设备。
cudaSuccess、cudaErrorInvalidDevice，注，如果之前是异步启动，该函数可能返回错误码。
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;
}

CUDA 初始化完整代码函数为InitCUDA()
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。

三、 CUDA程序优化和评估的方式

代码3：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>

//1024 * 1024  1M
#define DATA_SIZE 1048576

int data[DATA_SIZE];
float clockRate = 1.0;

//产生大量0-9之间的随机数
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		number[i] = rand() % 10;
	}
}

//打印设备属性
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);
}

//CUDA 初始化
bool InitCUDA()
{
	int count;
	//取得支持Cuda的装置的数目
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0) {
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}
	int i;
	//取得显卡属性
	for (i = 0; i < count; i++) {
		cudaDeviceProp prop;
		cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
		//打印gpu设备信息
		printDeviceProp(prop);
		//获得显卡的始终频率
		clockRate = prop.clockRate;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
			if (prop.major >= 1) {
				break;
			}
		}
	}
	if (i == count) {
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}

// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time)
{
	int sum = 0;
	int i;
	clock_t start = clock();
	for (i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		sum += num[i] * num[i] * num[i];
	}
	*result = sum;
	*time = clock() - start;
}
int main()
{
	//CUDA 初始化
	if (!InitCUDA()) {
		return 0;
	}
	//生成随机数(初始化全局的数组，指针不指定申请内存大小)
	GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);
	/*把数据复制到显卡内存中*/
	int* gpudata, *result;
	clock_t* time;
	//cudaMalloc 取得一块显卡内存 ( 其中result用来存储计算结果，time用来存储运行时间 )
	cudaMalloc((void**)&gpudata, sizeof(int)* DATA_SIZE);
	cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int));
	cudaMalloc((void**)&time, sizeof(clock_t));
	//cudaMemcpy 将产生的随机数复制到显卡内存中
	//cudaMemcpyHostToDevice - 从内存复制到显卡内存
	//cudaMemcpyDeviceToHost - 从显卡内存复制到内存
	cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)* DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);
	// 在CUDA 中执行函数 语法：函数名称<<<block 数目, thread 数目, shared memory 大小>>>(参数...);
	sumOfSquares << <1, 1, 0 >> >(gpudata, result, time);
	/*把结果从显示芯片复制回主内存*/
	int sum;
	clock_t time_used;
	//cudaMemcpy 将结果从显存中复制回内存，结果在cpu上显示出来
	cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(&time_used, time, sizeof(clock_t), cudaMemcpyDeviceToHost);
	//Free
	cudaFree(gpudata);
	cudaFree(result);
	cudaFree(time);
	printf("GPUsum: %d time_clock: %d time: %fs\n", sum, time_used, ((float)time_used / (clockRate * 1000)));
	sum = 0;
	for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {  //循环1M的数据
		sum += data[i] * data[i] * data[i];
	}
	printf("CPUsum: %d \n", sum);
	return 0;
}

以上代码分析以及优化方式：
1M的数据（1024*1024） int类型是4个字节，即4byte数据 ，一共是的数据量就是4M
带宽：4MB/1.026178 = 3.89MB/s （4MB的数据，用时是1.026178s，计算得出3.89MB/s）
我显卡的带宽是14Gb/s左右 也就是说 完全没有实现并行计算的威力
优化：

1. 一定要先从显存带宽开始
2. 确定任务中并行和串行的算法
3. 需要两层线程并行的内核函数，每个SM上面至少有6个warp和2个block
4. 共享内存 shared memory

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。

nvcc -o first_cuda first_cuda.cu

通过上述编译，生成可执行文件 first_cuda

四、 thread多线程概念的引入

cuda中GPU 的架构。它是由 grid 组成，每个 grid 又可以由 block 组成，而每个 block 又可以细分为 thread。所以，线程是我们处理的最小的单元。
接下来的例子通过修改前一个例子，把数组分割成若干个组（每个组由一个线程实现），每个组计算出一个和，然后在 CPU 中将分组的这几个和加在一起，得到最终的结果。这种思想叫做归约 。其实和分治思想差不多，就是先将大规模问题分解为小规模的问题，最后这些小规模问题整合得到最终解。
由于我的 GPU 支持的块内最大的线程数是 256个，即 cudaGetDeviceProperties 中的 maxThreadsPerBlock 属性。如何获取这个属性。
我们使用 256 个线程来实现并行加速。

代码4：thread多线程概念的引入:用时0.0244065s

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>

//1M
#define DATA_SIZE 1048576
#define THREAD_NUM 256  //256线程

int data[DATA_SIZE];
int clockRate = 1.0;

//产生大量0-9之间的随机数
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		number[i] = rand() % 10;
	}
}

//打印设备信息
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);
}

//CUDA 初始化
bool InitCUDA()
{
	int count;
	//取得支持Cuda的装置的数目
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0) {
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}
	int i;
	for (i = 0; i < count; i++) {
		cudaDeviceProp prop;
		cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
		//打印设备信息
		printDeviceProp(prop);
		//获得显卡的时钟频率
		clockRate = prop.clockRate;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
			if (prop.major >= 1) {
				break;
			}
		}
	}

	if (i == count) {
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}


// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time)
{
	//表示目前的 thread 是第几个 thread（由 0 开始计算）
	const int tid = threadIdx.x; //tid相当于一个向量，大小为256
	//计算每个线程需要完成的量
	const int size = DATA_SIZE / THREAD_NUM;
	int sum = 0;
	int i;
	//记录运算开始的时间
	clock_t start;
	//只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行记录
	if (tid == 0) start = clock();
	for (i = tid * size; i < (tid + 1) * size; i++) {
		sum += num[i] * num[i] * num[i];
	}
	result[tid] = sum;
	//计算时间的动作，只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行
	if (tid == 0) *time = clock() - start;
}
int main()
{
	//CUDA 初始化
	if (!InitCUDA()) {
		return 0;
	}
	//生成随机数
	GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);
	/*把数据复制到显卡内存中*/
	int* gpudata, *result;
	clock_t* time;
	//cudaMalloc 取得一块显卡内存 ( 其中result用来存储计算结果，time用来存储运行时间 )
	cudaMalloc((void**)&gpudata, sizeof(int)* DATA_SIZE);
	cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int)*THREAD_NUM);
	cudaMalloc((void**)&time, sizeof(clock_t));
	//cudaMemcpy 将产生的随机数复制到显卡内存中
	//cudaMemcpyHostToDevice - 从内存复制到显卡内存
	//cudaMemcpyDeviceToHost - 从显卡内存复制到内存
	cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)* DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);
	// 在CUDA 中执行函数 语法：函数名称<<<block 数目, thread 数目, shared memory 大小>>>(参数...);
	sumOfSquares << < 1, THREAD_NUM, 0 >> >(gpudata, result, time);
	/*把结果从显示芯片复制回主内存*/
	int sum[THREAD_NUM];
	clock_t time_use;
	//cudaMemcpy 将结果从显存中复制回内存
	cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int)* THREAD_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(&time_use, time, sizeof(clock_t), cudaMemcpyDeviceToHost);
	//Free
	cudaFree(gpudata);
	cudaFree(result);
	cudaFree(time);
	int final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < THREAD_NUM; i++) {
		final_sum += sum[i];
	}
	printf("GPUsum: %d time_clock: %d time: %fs\n", final_sum, time_use, ((float)time_use / (clockRate * 1000)));
	final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		final_sum += data[i] * data[i] * data[i];
	}
	printf("CPUsum: %d \n", final_sum);
	return 0;
}
//创建了256个线程帮我们并行计算 我们需要提前安排好每个线程计算的数据 防止线程同步的问题 

重点代码分析

__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time)
{
 //表示目前的 thread 是第几个 thread（由 0 开始计算）
 const int tid = threadIdx.x; //tid相当于一个向量，大小为256
 //计算每个线程需要完成的量
 const int size = DATA_SIZE / THREAD_NUM;
 int sum = 0;
 int i;
 //记录运算开始的时间
 clock_t start;
 //只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行记录
 if (tid == 0) start = clock();
 for (i = tid * size; i < (tid + 1) * size; i++) {
  sum += num[i] * num[i] * num[i];
 }
 result[tid] = sum;
 //计算时间的动作，只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行
 if (tid == 0) *time = clock() - start;
}
int main()
{
 //C

代码5：内存连续存储:用时0.0053375s
线程：0,1,2…,255, 0,1,2…255

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>

//1M
#define DATA_SIZE 1048576
#define THREAD_NUM 256

int data[DATA_SIZE];
int clockRate = 1.0;

//产生大量0-9之间的随机数
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		number[i] = rand() % 10;
	}
}

//打印设备信息
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);
}

//CUDA 初始化
bool InitCUDA()
{
	int count;
	//取得支持Cuda的装置的数目
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0) {
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}
	int i;
	for (i = 0; i < count; i++) {
		cudaDeviceProp prop;
		cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
		//打印设备信息
		printDeviceProp(prop);
		//获得显卡的时钟频率
		clockRate = prop.clockRate;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
			if (prop.major >= 1) {
				break;
			}
		}
	}

	if (i == count) {
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}


// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time)
{
	//表示目前的 thread 是第几个 thread（由 0 开始计算）
	const int tid = threadIdx.x;
	int sum = 0;
	int i;
	//记录运算开始的时间
	clock_t start;
	//只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行记录
	if (tid == 0) start = clock();
	//改为连续存取（thread 0 读取第一个数字，thread 1 读取第二个数字 …）
	for (i = tid; i < DATA_SIZE; i += THREAD_NUM) {
		sum += num[i] * num[i] * num[i];
	}
	result[tid] = sum;
	//计算时间的动作，只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行
	if (tid == 0) *time = clock() - start;
}
int main()
{
	//CUDA 初始化
	if (!InitCUDA()) {
		return 0;
	}
	//生成随机数
	GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);
	/*把数据复制到显卡内存中*/
	int* gpudata, *result;
	clock_t* time;
	//cudaMalloc 取得一块显卡内存 ( 其中result用来存储计算结果，time用来存储运行时间 )
	cudaMalloc((void**)&gpudata, sizeof(int)* DATA_SIZE);
	cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int)*THREAD_NUM);
	cudaMalloc((void**)&time, sizeof(clock_t));
	//cudaMemcpy 将产生的随机数复制到显卡内存中
	//cudaMemcpyHostToDevice - 从内存复制到显卡内存
	//cudaMemcpyDeviceToHost - 从显卡内存复制到内存
	cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)* DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);
	// 在CUDA 中执行函数 语法：函数名称<<<block 数目, thread 数目, shared memory 大小>>>(参数...);
	sumOfSquares << < 1, THREAD_NUM, 0 >> >(gpudata, result, time);
	/*把结果从显示芯片复制回主内存*/
	int sum[THREAD_NUM];
	clock_t time_use;
	//cudaMemcpy 将结果从显存中复制回内存
	cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int)* THREAD_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(&time_use, time, sizeof(clock_t), cudaMemcpyDeviceToHost);
	//Free
	cudaFree(gpudata);
	cudaFree(result);
	cudaFree(time);
	int final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < THREAD_NUM; i++) {
		final_sum += sum[i];
	}
	printf("GPUsum: %d time_clock: %d time: %f\n", final_sum, time_use, ((float)time_use / (clockRate * 1000)));
	final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		final_sum += data[i] * data[i] * data[i];
	}
	printf("CPUsum: %d \n", final_sum);
	return 0;
}
//我们的程序需要尽可能连续操作内存，减少内存存取方面的时间浪费

五、block线程块概念

代码6：block线程块概念引入：用时：0.002125s

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>

//1M
#define DATA_SIZE 1048576  //1024*1024
#define THREAD_NUM 256
#define BLOCK_NUM 32  // block
int clockRate = 1.0;
int data[DATA_SIZE];

//产生大量0-9之间的随机数
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		number[i] = rand() % 10;
	}
}

//打印设备信息
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);
}

//CUDA 初始化
bool InitCUDA()
{
	int count;
	//取得支持Cuda的装置的数目
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0) {
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}
	int i;
	for (i = 0; i < count; i++) {
		cudaDeviceProp prop;
		cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
		//打印设备信息
		printDeviceProp(prop);
		//获得显卡的时钟频率
		clockRate = prop.clockRate;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
			if (prop.major >= 1) {
				break;
			}
		}
	}

	if (i == count) {
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}


// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time)
{
	//表示目前的 thread 是第几个 thread（由 0 开始计算）0~255
	const int tid = threadIdx.x;
	//表示目前的 thread 属于第几个 block（由 0 开始计算）0~31
	const int bid = blockIdx.x;
	int sum = 0;
	int i;
	//记录运算开始的时间
	clock_t start;
	//只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行记录，每个 block 都会记录开始时间及结束时间
	if (tid == 0) time[bid] = clock();
	//thread需要同时通过tid和bid来确定，同时不要忘记保证内存连续性
	for (i = bid * THREAD_NUM + tid; i < DATA_SIZE; i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM) {
		sum += num[i] * num[i] * num[i];
	}
	//Result的数量随之增加
	result[bid * THREAD_NUM + tid] = sum;
	//计算时间的动作，只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行，每个 block 都会记录开始时间及结束时间
	if (tid == 0) time[bid + BLOCK_NUM] = clock();
}
int main()
{
	//CUDA 初始化
	if (!InitCUDA()) {
		return 0;
	}
	//生成随机数
	GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);
	/*把数据复制到显卡内存中*/
	int* gpudata, *result;
	clock_t* time;
	//cudaMalloc 取得一块显卡内存 ( 其中result用来存储计算结果，time用来存储运行时间 )
	cudaMalloc((void**)&gpudata, sizeof(int)* DATA_SIZE);
	cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int)*THREAD_NUM* BLOCK_NUM);
	cudaMalloc((void**)&time, sizeof(clock_t)* BLOCK_NUM * 2);
	//cudaMemcpy 将产生的随机数复制到显卡内存中
	//cudaMemcpyHostToDevice - 从内存复制到显卡内存
	//cudaMemcpyDeviceToHost - 从显卡内存复制到内存
	cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)* DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);
	// 在CUDA 中执行函数 语法：函数名称<<<block 数目, thread 数目, shared memory 大小>>>(参数...);
	sumOfSquares << < BLOCK_NUM, THREAD_NUM, 0 >> >(gpudata, result, time);
	/*把结果从显示芯片复制回主内存*/
	int sum[THREAD_NUM*BLOCK_NUM];
	clock_t time_use[BLOCK_NUM * 2];
	//cudaMemcpy 将结果从显存中复制回内存
	cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int)* THREAD_NUM*BLOCK_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(&time_use, time, sizeof(clock_t)* BLOCK_NUM * 2, cudaMemcpyDeviceToHost);
	//Free
	cudaFree(gpudata);
	cudaFree(result);
	cudaFree(time);
	int final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < THREAD_NUM*BLOCK_NUM; i++) {
		final_sum += sum[i];
	}
	//采取新的计时策略 把每个 block 最早的开始时间，和最晚的结束时间相减，取得总运行时间
	clock_t min_start, max_end;
	min_start = time_use[0];
	max_end = time_use[BLOCK_NUM];
	for (int i = 1; i < BLOCK_NUM; i++) {
		if (min_start > time_use[i])
			min_start = time_use[i];
		if (max_end < time_use[i + BLOCK_NUM])
			max_end = time_use[i + BLOCK_NUM];
	}
	printf("GPUsum: %d time_clock: %d time: %fs\n", final_sum, max_end - min_start, ((float)(max_end - min_start) / (clockRate * 1000)));
	final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		final_sum += data[i] * data[i] * data[i];
	}
	printf("CPUsum: %d \n", final_sum);
	return 0;
}

六、共享内存与同步

代码7:共享内存机制：用时：0.003568s
看似用时比上一次多了，其实主要节约了cpu中for循环的计算用时，同时也减少了数据copy的用时。总体来说，cpu和gpu的总时间减少了。
线程同步问题。即一个block中所有的线程都操作完毕了。
一个block中的所有线程可以共享内存
通常，数据的量是大于线程的总和的

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>

//1M
#define DATA_SIZE 1048576
#define THREAD_NUM 256
#define BLOCK_NUM 32
int clockRate = 1.0;
int data[DATA_SIZE];
//产生大量0-9之间的随机数
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		number[i] = rand() % 10;
	}
}
//打印设备信息
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);
}
//CUDA 初始化
bool InitCUDA()
{
	int count;
	//取得支持Cuda的装置的数目
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0) {
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}
	int i;
	for (i = 0; i < count; i++) {
		cudaDeviceProp prop;
		cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
		//打印设备信息
		printDeviceProp(prop);
		//获得显卡的时钟频率
		clockRate = prop.clockRate;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
			if (prop.major >= 1) {
				break;
			}
		}
	}
	if (i == count) {
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}
// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time)
{
	//声明一块共享内存
	extern __shared__ int shared[];  
	//表示目前的 thread 是第几个 thread（由 0 开始计算）
	const int tid = threadIdx.x;
	//表示目前的 thread 属于第几个 block（由 0 开始计算）
	const int bid = blockIdx.x;
	shared[tid] = 0;
	int i;
	//记录运算开始的时间
	clock_t start;
	//只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行记录，每个 block 都会记录开始时间及结束时间
	if (tid == 0) time[bid] = clock();
	//thread需要同时通过tid和bid来确定，同时不要忘记保证内存连续性
	for (i = bid * THREAD_NUM + tid; i < DATA_SIZE; i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM) {
		shared[tid] += num[i] * num[i] * num[i];
	}
	//同步 保证每个 thread 都已经把结果写到 shared[tid] 里面
	//cuda编程里，很大程度再解决如何并行和串行不出题
	__syncthreads();//共享内存的基础上
	//使用线程0完成加和
	if (tid == 0)
	{
		for (i = 1; i < THREAD_NUM; i++)
		{
			shared[0] += shared[i];
		}
		result[bid] = shared[0];
	}
	//计算时间的动作，只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行，每个 block 都会记录开始时间及结束时间
	if (tid == 0) time[bid + BLOCK_NUM] = clock();
}
int main()
{
	//CUDA 初始化
	if (!InitCUDA()) {
		return 0;
	}
	//生成随机数
	GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);
	/*把数据复制到显卡内存中*/
	int* gpudata, *result;
	clock_t* time;
	//cudaMalloc 取得一块显卡内存 ( 其中result用来存储计算结果，time用来存储运行时间 )
	cudaMalloc((void**)&gpudata, sizeof(int)* DATA_SIZE);
	cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int)* BLOCK_NUM);
	cudaMalloc((void**)&time, sizeof(clock_t)* BLOCK_NUM * 2);
	//cudaMemcpy 将产生的随机数复制到显卡内存中
	//cudaMemcpyHostToDevice - 从内存复制到显卡内存
	//cudaMemcpyDeviceToHost - 从显卡内存复制到内存
	cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)* DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);
	// 在CUDA 中执行函数 语法：函数名称<<<block 数目, thread 数目, shared memory 大小>>>(参数...);
	sumOfSquares << < BLOCK_NUM, THREAD_NUM, THREAD_NUM * sizeof(int) >> >(gpudata, result, time);
	/*把结果从显示芯片复制回主内存*/
	int sum[BLOCK_NUM];
	clock_t time_use[BLOCK_NUM * 2];
	//cudaMemcpy 将结果从显存中复制回内存
	cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int)*BLOCK_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(&time_use, time, sizeof(clock_t)* BLOCK_NUM * 2, cudaMemcpyDeviceToHost);
	//Free
	cudaFree(gpudata);
	cudaFree(result);
	cudaFree(time);
	int final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < BLOCK_NUM; i++) {
		final_sum += sum[i];
	}
	//采取新的计时策略 把每个 block 最早的开始时间，和最晚的结束时间相减，取得总运行时间
	clock_t min_start, max_end;
	min_start = time_use[0];
	max_end = time_use[BLOCK_NUM];
	for (int i = 1; i < BLOCK_NUM; i++) {
		if (min_start > time_use[i])
			min_start = time_use[i];
		if (max_end < time_use[i + BLOCK_NUM])
			max_end = time_use[i + BLOCK_NUM];
	}
	printf("GPUsum: %d time_clock: %d time: %fs\n", final_sum, max_end - min_start, ((float)(max_end - min_start) / (clockRate * 1000)));
	final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		final_sum += data[i] * data[i] * data[i];
	}
	printf("CPUsum: %d \n", final_sum);
	return 0;
}

七、树状求和算法加速

代码8：树状求和算法简介: 用时：0.002941s
算法优化

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

//CUDA RunTime API
#include <cuda_runtime.h>

//1M
#define DATA_SIZE 1048576
#define THREAD_NUM 256
#define BLOCK_NUM 32
int clockRate = 1.0;
int data[DATA_SIZE];
//产生大量0-9之间的随机数
void GenerateNumbers(int *number, int size)
{
	for (int i = 0; i < size; i++) {
		number[i] = rand() % 10;
	}
}
//打印设备信息
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);
}
//CUDA 初始化
bool InitCUDA()
{
	int count;
	//取得支持Cuda的装置的数目
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0) {
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}
	int i;
	for (i = 0; i < count; i++) {
		cudaDeviceProp prop;
		cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
		//打印设备信息
		printDeviceProp(prop);
		//获得显卡的时钟频率
		clockRate = prop.clockRate;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {
			if (prop.major >= 1) {
				break;
			}
		}
	}
	if (i == count) {
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}
// __global__ 函数 (GPU上执行) 计算立方和
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result, clock_t* time)
{
	//声明一块共享内存
	extern __shared__ int shared[];
	//表示目前的 thread 是第几个 thread（由 0 开始计算）
	const int tid = threadIdx.x;
	//表示目前的 thread 属于第几个 block（由 0 开始计算）
	const int bid = blockIdx.x;
	shared[tid] = 0;
	int i;
	//记录运算开始的时间
	clock_t start;
	//只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行记录，每个 block 都会记录开始时间及结束时间
	if (tid == 0) time[bid] = clock();
	//thread需要同时通过tid和bid来确定，同时不要忘记保证内存连续性
	for (i = bid * THREAD_NUM + tid; i < DATA_SIZE; i += BLOCK_NUM * THREAD_NUM) {
		shared[tid] += num[i] * num[i] * num[i];
	}
	//同步 保证每个 thread 都已经把结果写到 shared[tid] 里面
	__syncthreads();
	//树状加法
	int offset = 1, mask = 1;
	while (offset < THREAD_NUM)
	{
		if ((tid & mask) == 0)
		{
			shared[tid] += shared[tid + offset];
		}
		offset += offset;
		mask = offset + mask;
		__syncthreads();
	}
	//计算时间,记录结果，只在 thread 0（即 threadIdx.x = 0 的时候）进行，每个 block 都会记录开始时间及结束时间
	if (tid == 0)
	{
		result[bid] = shared[0];
		time[bid + BLOCK_NUM] = clock();
	}
}
int main()
{
	//CUDA 初始化
	if (!InitCUDA()) {
		return 0;
	}
	//生成随机数
	GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);
	/*把数据复制到显卡内存中*/
	int* gpudata, *result;
	clock_t* time;
	//cudaMalloc 取得一块显卡内存 ( 其中result用来存储计算结果，time用来存储运行时间 )
	cudaMalloc((void**)&gpudata, sizeof(int)* DATA_SIZE);
	cudaMalloc((void**)&result, sizeof(int)* BLOCK_NUM);
	cudaMalloc((void**)&time, sizeof(clock_t)* BLOCK_NUM * 2);
	//cudaMemcpy 将产生的随机数复制到显卡内存中
	//cudaMemcpyHostToDevice - 从内存复制到显卡内存
	//cudaMemcpyDeviceToHost - 从显卡内存复制到内存
	cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)* DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);
	// 在CUDA 中执行函数 语法：函数名称<<<block 数目, thread 数目, shared memory 大小>>>(参数...);
	sumOfSquares << < BLOCK_NUM, THREAD_NUM, THREAD_NUM * sizeof(int) >> >(gpudata, result, time);
	/*把结果从显示芯片复制回主内存*/
	int sum[BLOCK_NUM];
	clock_t time_use[BLOCK_NUM * 2];
	//cudaMemcpy 将结果从显存中复制回内存
	cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int)*BLOCK_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(&time_use, time, sizeof(clock_t)* BLOCK_NUM * 2, cudaMemcpyDeviceToHost);
	//Free
	cudaFree(gpudata);
	cudaFree(result);
	cudaFree(time);
	int final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < BLOCK_NUM; i++) {
		final_sum += sum[i];
	}
	//采取新的计时策略 把每个 block 最早的开始时间，和最晚的结束时间相减，取得总运行时间
	clock_t min_start, max_end;
	min_start = time_use[0];
	max_end = time_use[BLOCK_NUM];
	for (int i = 1; i < BLOCK_NUM; i++) {
		if (min_start > time_use[i])
			min_start = time_use[i];
		if (max_end < time_use[i + BLOCK_NUM])
			max_end = time_use[i + BLOCK_NUM];
	}
	printf("GPUsum: %d time_clock: %d time: %f\n", final_sum, max_end - min_start, ((float)(max_end - min_start) / (clockRate * 1000)));
	final_sum = 0;
	for (int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
		final_sum += data[i] * data[i] * data[i];
	}
	printf("CPUsum: %d \n", final_sum);
	return 0;
}

标签：int,sum,time,prop,并行计算,NUM,CUDA,printf,借一
来源： https://blog.51cto.com/u_11495341/3036157