/cpp(不用包含cu文件) extern "C" void runMaxFlow(float *Cs, float *Ct, float *alpha, float *pars, float *u);//必须 ... runMaxFlow(Cs.data(), Ct.data(), alpha.data(), pars, u.data());//正常调用即可 ... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 1...
比如下面的代码,代码中指定数组大小为3,编译器将分配寄存器而不是本地内存。 extern "C" __global__ void vector_add(const float * A, const float * B, float * C, const int size, const int local_memory_size) { int item = (blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x; float local_memory[...
cu文件即为cuda文件。 CUDA并不是GPU加速本身,由于CPU和GPU的架构差异,需要利用CUDA来将cpu指令翻译成GPU指令。 以下我们主要通过头文件来进行CU核函数的调用,最开始我们调用cu函数的方法为通过extern "C",就是通过C的规则来翻译函数,但是自从CUDA支持C++后,可以直接用C++的规则来翻译函数,这与C的根本区别在于C++支...
extern "C" void addKernel(const int *a, const int *b, int *c, int size) { int *dev_a=0; int *dev_b=0; int *dev_c=0; cudaSetDevice(0); cudaMalloc((void**)&dev_a, sizeof(int)*size); cudaMalloc((void**)&dev_b, sizeof(int)*size); cudaMalloc((void**)&dev_c, size...
// cuda_code.cu#include<stdio.h>// CUDA函数定义__global__voidkernelFunction(){printf("Running CUDA code...\n");}extern"C"voidcudaFunction(){// 设置GPU设备并在设备上执行CUDA核函数cudaSetDevice(0);// cuda_kernel<<<nBlock,nThread>>>();kernelFunction<<<1,1>>>();cudaDeviceSynchronize...
CUDA 适用于C,因此最好的选择是使用Command cgo并使用您的 Cuda Kernel调用外部函数 。这就是我将在此示例中执行的操作,其中我使用CUDA将两个矩阵相乘。 Kernel 这里有一个简单的内核,它具有内核函数和一个要在外部调用的辅助函数。请注意,我使用了extern C,因为这是cgo调用函数的方式: ...
如果它想调用 run_kernel(),则首先可在.h文件(类定义)中的类定义的外面先声明.cu文件下的C函数,例如,extern “C” void run_kernel(); (2)CUDA工程属性-->常规中,选择配置类型为“静态库(.lib)”-->应用; 同时在工程属性下的库管理器-->常规项下的附加依赖项中,添加CUDA库:cudart.lib,curand.lib等...
size),然后在外边main.cpp文件中用调用普通函数的方法调用addKernel(int *a, int *b, int *c, int size)函数,此外需要在addKernel(int *a, int *b, int *c, int size)函数的定义之处和main.cpp文件头部将addKernel(int *a, int *b, int *c, int size)声明为外部函数,即需要用extern "C" 声明...
如果它想调用 run_kernel(),则首先可在.h文件(类定义)中的类定义的外面先声明.cu文件下的C函数,例如,extern “C” void run_kernel(); (2)CUDA工程属性-->常规中,选择配置类型为“静态库(.lib)”-->应用; 同时在工程属性下的库管理器-->常规项下的附加依赖项中,添加CUDA库:cudart.lib,curand.lib等...
这里的testcuda函数采用extern关键字声明C语言扩展。 我们在查看类视图的时候就可以看到该全局函数: 创建CUDA代码 为了标示清楚,我们首先创建了一个名为CUDA的筛选器,然后在该筛选器中分别创建名为first.cu和first_kernel.cu的两个源代码文件。然后其中添加代码如下: ...