std::cout << "GPU Name: " << prop.name << std::endl; std::cout << "每个线程块的最大线程数: " << prop.maxThreadsPerBlock << std::endl; // 每个线程块在 x, y, z 方向上的最大线程数 std::cout << "每个线程块在 x 方向的最大线程数: " << prop.maxThreadsDim[0] << std...
cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, i); std::cout << "Device Name: " << deviceProp.name << std::endl; std::cout << "Total Global Memory: " << deviceProp.totalGlobalMem << " bytes" << std::endl; // 打印其他设备属性... std::cout << std::endl; } return 0; } 注意,别忘...
AI代码解释 // main.cpp// 包含必要的头文件和声明CUDA函数#include<iostream>// CUDA函数声明extern"C"voidcudaFunction();intmain(){std::cout<<"Running C++ code..."<<std::endl;// 调用CUDA函数cudaFunction();std::cout<<"C++ code completed."<<std::endl;return0;} 代码语言:javascript 代码运...
AI代码解释 #include"device_launch_parameters.h"#include<iostream>intmain(){int deviceCount;cudaGetDeviceCount(&deviceCount);for(int i=0;i<deviceCount;i++){cudaDeviceProp devProp;cudaGetDeviceProperties(&devProp,i);std::cout<<"使用GPU device "<<i<<": "<<devProp.name<<std::endl;std::cou...
std::cout <<"代码执行时间:"<< duration <<" 毫秒"<< std::endl;return0; } 多看代码 参考 博客 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html https://blog.csdn.net/weixin_44727682/article/details/126998349 https://blog.csdn.net/qq_41456316/article/details/121522097 ...
};// copy data to gpustd::cout<<sizeof(dets) <<std::endl;float*dev_dets; cudaError_t err = cudaSuccess; err = cudaMalloc((void**)&dev_dets,sizeof(dets));if(err != cudaSuccess) {printf("cudaMalloc failed!");return1; }
std::cout<<"Max error: "<<maxError<<std::endl; // Free memory delete[] x; delete[] y; return0; } 编译以及运行代码: g++ add.cpp-o add ./add 不出意外的话,你应该得到下面的结果: 第一行表示add函数的运行时间,第二行表示每个for循环里的计算是否...
std::cout << C[i] << " "; // 应该输出 i + i*2 return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. ...
std::cout<<"Max error: "<<maxError<<std::endl; // Free memory delete[] x; delete[] y; return0; } 编译以及运行代码: g++ add.cpp-o add ./add 不出意外的话,你应该得到下面的结果: 第一行表示add函数的运行时间,第二行表示每个for循环里的计算是否...
(N,x,y);// Wait for GPU to finish before accessing on hostcudaDeviceSynchronize();// Check for errors (all values should be 3.0f)floatmaxError=0.0f;for(inti=0;i<N;i++)maxError=fmax(maxError,fabs(y[i]-3.0f));std::cout<<"Max error: "<<maxError<<std::endl;// Free memory...