sumArraysOnGPU<<<1,32>>>(float *A, float *B, float *C); 9.定义CHECK函数 #define CHECK(call){constcudaError_terror=call;if(error!=cudaSuccess){printf("Error: %s:%d, ",__FILE__,__LINE__);printf("code:%d, reason: %s\n",error,cudaGetErrorString(error));exit(1);}} CHECK(cuda...
#include <cuda_runtime.h> // 包含cuda运行时系统的头文件 #include <stdio.h> // 包含标准输入输出函数的头文件 #include // 包含时间函数的头文件 #include <sys/timeb.h> // 包含时间函数的头文件 //#define CHECK(call) // 定义CHECK宏函数 void initialData(float *ip, int size) { // 为...
2.CUT_DEVICE_INIT(argc,argv)和CUT_EXIT(argc,argv)是cutil.h中的两个宏函数,分别用来启动和退出CUDA环境。 3.昨天提到了CUDA_SAFE_CALL()宏函数,调用后的返回值为cudaerr型,用CUT_CHECK_ERROR()宏函数可以接受最后一次的cudaerr_t异常,如果发生异常将输出错误类型,对调试很有帮助,cudaerr_t是定义在toolkit...
cudaErrorMissingConfiguration = 52,"__global__ function call is not configured" 很遗憾,有关这一问题的错误代码我并没有从任何网站中找到,也从未亲身经理过。文档中称出错原因是在调用cudaLaunchKernel()函数前没有调用cudaConfigureCall()函数产生配置,但事实上所有的核函数调用都可以使用三连尖括号<<<>>>配...
//这是一个用于检查cuda函数是否正常运行的函数,直接复制粘贴就好 #define CHECK(call)\ {\ if ((call) != cudaSuccess)\ {\ printf("Error: %s:%d, ", __FILE__, __LINE__);\ printf("code:%d, reason: %s\n", (call), cudaGetErrorString(cudaGetLastError()));\ ...
// can be wrapped around any runtime API call. No-op in release builds. inline cudaError_t checkCuda(cudaError_t result) { #if defined(DEBUG) || defined(_DEBUG) if (result != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "CUDA Runtime Error: %sn", ...
#include <stdio.h>#include<assert.h>//Convenience function for checking CUDA runtime API results//can be wrapped around any runtime API call. No-op in release builds.inline cudaError_t checkCuda(cudaError_t result) {#ifdefined(DEBUG) || defined(_DEBUG)if(result !=cudaSuccess) { ...
在这个C源文件中,我们调用了launch_my_cuda_function函数,该函数是在CUDA源文件中定义的。 链接目标文件和C源文件: 在命令行中,使用gcc链接器将C源文件和CUDA目标文件链接到一起: 代码语言:javascript 复制 gcc main.c my_cuda_functions.o-o my_program-L/usr/local/cuda/lib64-lcudart ...
下面就是关于这两种方法的速度测试: int main(){ clock_t start,finish; int *d_data; int m = 1000; CUDA_CALL(cudaMalloc...(); size_t n = 1000; size_t i; curandGenerator_t gen; float *devData; CUDA_CALL(cudaMalloc 1K70 CUDA共享内存的使用示例 ...
returncall SIZE =4 out = np.zeros((SIZE,)) a = np.arange(SIZE) problem = CudaProblem( "Map", map_test, [a], out, threadsperblock=Coord(SIZE,1), spec=map_spec ) problem.show 然后我们在_test函数处# FILL ME IN (roughly 1 lines)的地方,补全代码就可以了。