C 使用类调用 CUDA 核函数
(给CPP开发者加星标,提升C/C++技能)
来源:小小一步
导读:CUDA是用于GPU编程的框架,在深度学习高速发展的今天,应用十分普遍。然而虽然CUDA对C语言有很好的支持,但是在C++的类函数中使用CUDA 核函数会遇到很多问题。文章介绍了如何通过封装的方式在C++类中调用CUDA的核函数,结合具体的实例。推荐给对CUDA编程感兴趣的程序员。
————【以下是正文】————
正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数。但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错。
因而C++的类和CUDA结合使用需要进行一层封装,借用两个数组相加的例子说明,主要过程如下:
本项目包括4文件,如上图所示,分别为:add.h、add.cpp、kernel.cuh、kernel.cu。在add.h中封装一个函数AddNum(),调用kernel.cuh中的函数
AddKernel(int *a, int *b, int *c, int DX),然后在kernel.cu文件中使用AddKernel(...)调用相加核函数Add(int *a, int *b, int *c, int DX)
1、add.h文件定义了一个CTest的类,包括3个指针(数组)、4个函数。
#pragma once
#include 'kernel.cuh'
#include <iostream>
using namespace std;
#define DX 200
class CTest
{
public:
int *a;
int *b;
int *c;
void SetParameter();
void AddNum();
void Show();
void Evolution();
};
void CTest::SetParameter()
{
cudaMallocManaged(&a, sizeof(int) * DX);
cudaMallocManaged(&b, sizeof(int) * DX);
cudaMallocManaged(&c, sizeof(int) * DX);
for (int f = 0; f<DX; f++)
{
a[f] = f;
b[f] = f + 1;
}
}
void CTest::AddNum()
{
AddKernel(a, b, c, DX);
}
void CTest::Show()
{
cout << ' a b c' << endl;
for (int f = 0; f<DX; f++)
{
cout << a[f] << ' + ' << b[f] << ' = ' << c[f] << endl;
}
}
void CTest::Evolution()
{
SetParameter();
AddNum();
Show();
}
2、add.cpp文件执行主函数,创建一个CTest的对象cTest,然后调用Evolution执行相加操作。
#include 'add.h'
void main()
{
CTest cTest;
cTest.Evolution();
system('pause');
}
3、kernel.cuh文件定义一个接口函数AddKernel(int *a, int *b, int *c, int DX);
#include 'cuda_runtime.h'
#include 'device_launch_parameters.h'
void AddKernel(int *a, int *b, int *c, int DX);
4、kernel.cu包括相加Add核函数以及调用核函数的封装函数AddKernel.
#include 'kernel.cuh'
__global__ void Add(int *a, int *b, int *c, int DX)
{
int f = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
if (f >= DX) return;
c[f] = a[f] + b[f];
}
void AddKernel(int *a, int *b, int *c, int DX)
{
dim3 dimBlock = (128);
dim3 dimGrid = ((DX + 128 - 1) / 128);
Add << <dimGrid, dimBlock >> > (a, b, c, DX);
cudaDeviceSynchronize();
}
部分结果:
- EOF -
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