SumArray<<<BLOCKS_PerGrid, THREADS_PerBlock>>>(dev_c, dev_a);//, dev_b); // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns // any errors encountered during the launch. //等待全部线程运行结束 cudaStatus = cudaDeviceSynchronize(); if (cudaStatus != cudaSuccess) { f...
119 Sum<<<BLOCK_data,THREAD_data,THREAD_data*sizeof (int)>>> (gpudata,result); 120 121 // 在内存中为计算对象开辟空间 122 int *sumArray = new int[BLOCK_data]; 123 // 从显存获取处理的结果 124 cudaMemcpy (sumArray, result, sizeof(int)*BLOCK_data, cudaMemcpyDeviceToHost); 125 126...
dev_a=cuda.to_device(a)dev_partial_reduction=cuda.device_array((blocks_per_grid,),dtype=a.dtype)reduce_naive[blocks_per_grid,threads_per_block](dev_a,dev_partial_reduction)s=dev_partial_reduction.copy_to_host().sum()# Final reductioninCPUnp.isclose(s,s_cpu)# Ensure we have the right...
Q: How do I compute the sum of an array of numbers on the GPU? This is known as a parallel reduction operation. See the "reduction" sample for more details.Q: How do I output a variable amount of data from each thread? This can be achieved using a parallel prefix sum (also ...
histo_cpu = histogram_cpu(my_str_array) assert (histo_cpu - histo_np).sum() == 0 # Matches numpy version 由于每个 ASCII 字符都映射到 128 元素数组中的一个 bin,因此我们需要做的就是找到它的 bin 并加 1,只要该 bin 在 0 和 127(包括)之间即可。
("Arrays match.\n\n"); return; } void sumArraysOnHost(float *A, float *B, float *C, const int N) { for (int idx=0; idx<N; idx++) { C[idx] = A[idx] + B[idx]; } } __global__ void sumArraysOnGPU(float *A, float *B, float *C) { int i = threadIdx.x; C[i...
这个错误只会出现在cudaMemcpy2D、cudaMemcpy2DFromArray、cudaMemcpy2DToArray、cudaMemcpy3D及其异步形式函数的返回值中(当然也会被cudaGetLastError和cudaPeekAtLastError捕获到)。 Pitch是通过cudaMallocPitch(申请二维数组)、cudaMalloc3D(申请三维数组)时产生的,用于数据对齐,加速寻址访问速度。如下例: ...
1.用CPU计时器计时(sumArraysOnGPU-timer.cu)[7] 在主函数中用CPU计时器测试向量加法的核函数,如下所示: #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...
#include "stdio.h" #include<iostream> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h> //Defining number of elements in Array #define N50000 //Defining Kernel function for vector addition __global__ void gpuAdd(int *d_a, int *d_b, int *d_c) { //Getting block index of current kerne...
c++ CUDA：使用线性化2D共享内存的数组中所有元素的总和通常，使用多个内核启动来产生一个（最终）结果的并行归约通常是不必要的。cuda示例代码和accompanying PDF很好地记录了生成组织良好的并行约简的过程，该约简只需要为任意数据大小启动两次内核。要创建仅使用单个内核启动的并行缩减，至少有两种常见方法：1.使用所谓...