linux CUDA编译实践：提升计算效率

Nvidia CUDA是一款易用的并行计算框架，同时也是Linux环境下首选方案，在软件优化方面都有不俗表现。市面上更多的计算机和操作系统（比如windows）都支持 CUDA 工具集，相比来说，Linux的兼容性更加可靠，本文将给出Linux CUDA的实践与体验，具体来说就是Linux环境下编译运行CUDA程序。

1. 首先，您需要从NVIDIA官方网站上获取CUDA的安装包，安装后，就可以用CUDA让您的GPU运行计算任务。这里，使用CUDA主要需要注意的是基于现有GPU硬件版本选择合适的软件驱动，这些牢记在心也是十分重要的。

2. 安装完成后，接下来就是编写CUDA程序，比如矩阵乘法，如以下所示：

#include “cuda_runtime.h”

__global__ void matrixMulKernel(int *a, int *b, int *c)

{

int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

int sum = 0;

for (int k = 0; k

sum += a[row * 4 + k] * b[k * 4 + col];

c[row * 4 + col] = sum;

}

int main() {

…

// 执行矩阵乘法

matrixMulKernel>>(a, b, c);

…

return 0;

}

3. 编写完成后则来到最关键的操作，LINUX环境下编译和构建CUDA程序，命令如下：

nvcc matrix.cu -o matrix.exe

这里，nvcc就是CUDA编译器，matrix.cu为源代码文件，-o为构建参数，最终将构建出matrix.exe文件，就可以在Linux环境下运行编译好的CUDA程序。

本文给出了Linux环境下编译 CUDA程序的具体操作，正确实践CUDA开发并可将计算效率提升至一个新的水平，这也是Linux环境下使用CUDA最大的好处。

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当前名称：LinuxCUDA编译实践：提升计算效率（linuxcuda编译）
文章URL：https://chengdu.cdxwcx.cn/article/dpgepip.html