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隨著近幾年對機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)投入的不斷加大，GPU在計算速度上具有可觀的優(yōu)勢。比如，用兩塊GPU進(jìn)行的運算要比用兩塊處理器快得多。在linux系統(tǒng)上，可以使用C++UDA C/C++編程來實現(xiàn)GPU的開發(fā)。
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CUDA是英偉達(dá)推出的一種并行計算平臺，是全球受歡迎的GPU計算環(huán)境。CUDA的C語言框架是基于C++的，具有面向?qū)ο蟮奶匦?，可以讓程序員更快速地使用GPU進(jìn)行應(yīng)用編程。
在Linux系統(tǒng)上安裝CUDA開發(fā)工具通常有兩種方法：一是從官網(wǎng)下載安裝；二是使用軟件包管理工具進(jìn)行安裝。對于第一種安裝方法，首先可以從官網(wǎng)上獲取CUDA安裝包，然后在Linux控制臺中執(zhí)行以下命令來安裝CUDA：
“`Java
sudo rpm -i cuda-repo–
sudo yum install cuda
安裝完CUDA后，就可以在Linux系統(tǒng)上開始使用CUDAC/C++編寫GPU程序了。首先，通過以下命令在Linux系統(tǒng)里安裝gcc編譯器：
```Java
sudo apt-get install gcc-4.8
安裝完gcc編譯器后，就可以用它來編寫NVidia GPU程序，將它編譯成二進(jìn)制文件。例如，下面這段代碼是一段簡單的CUDA C/C++程序，用來進(jìn)行一個簡單的數(shù)值計算：
“`C++
#include
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
*c = *a + *b;
}
int main( void ){
int a, b, c;
int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
// 為變量分配存儲空間
cudaMalloc((void**) &dev_a, sizeof(int));
cudaMalloc((void**) &dev_b, sizeof(int));
cudaMalloc((void**) &dev_c, sizeof(int));
// 將變量內(nèi)容拷貝到GPU內(nèi)存中
cudaMemcpy(dev_a, &a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, &b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
// 調(diào)用GPU上的函數(shù)
add>>(dev_a, dev_b, dev_c);
// 將結(jié)果從GPU內(nèi)存中拷貝至CPU
cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 釋放GPU內(nèi)存
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaFree(dev_c);
return 0;
}
上面是一段簡單的CUDA C/C++程序，給出了完整的GPU編程過程。要將這段程序編譯為可執(zhí)行文件，可以使用NVCC編譯器：
```C++
nvcc hello.cu -o hello
以上就是在Linux下通過CUDA C/C++編程實現(xiàn)GPU的新玩法。CUDA是一個將CPU和GPU的功能有機(jī)結(jié)合的應(yīng)用計算環(huán)境，為開發(fā)者提供了許多極具創(chuàng)新性的應(yīng)用程序計算工具，使Linux上的GPU編程更有趣、更高效。
香港服務(wù)器選創(chuàng)新互聯(lián)，2H2G首月10元開通。
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當(dāng)前名稱：Linux上GPU編程的新玩法（linux使用gpu）
當(dāng)前URL：http://fisionsoft.com.cn/article/cohsccp.html
