Не очень официальный гайд (2). Быстрый старт

• Название: Быстрый старт
• Дата: 10.05.2022
• Размер: 49.72 Kb.
• Имя файла: Не очень официальный гайд (2).docx
• Тип: Документы; #521264

Быстрый старт.

Устанавливаем все необходимые для работы инструменты:

1. 
   Visual Studio 2019 Community – устанавливается первой, при установке выбрать пункты:
   

1. 
   «Разработка классических приложений на C++»;
   
2. 
   «Разработка для Linux на C++».
   

2. 
   CUDA Toolkit – при установке увидит установленную Visual Studio, в противном случае следует вручную выбрать средства разработки для Visual Studio, в том числе Nsight Visual Studio Edition.
   

Module 2. Device Query.

1. 
   Замена функции wbArg_read().
   

В данном случае не требуется, так как в программу не передаются никакие данные, и её задача – вывести информацию об устройстве.

2. 
   Замена функции wbTime_start().
   

Самое простое решение – создать заголовочный файл GetTime.h со следующим кодом:


Данная функция принимает на вход 2 аргумента типа clock_t, один из которых инициализируется перед запускаемой операцией (start), а второй – после запускаемой операции (end). Для работы функции необходимо подключить заголовочный файл time.h или ctime. Пример использования функции:

3. 
   Замена функции wbLog().
   

По сути, данная функция выводит указанный аргумент в поток вывода std::cout. Вместо неё можно сразу использовать std::cout, printf()или fprintf()с записью в потоки stdout или stderr (используется в примере выше для функции getTime()). При этом не забываем, что cudaDeviceProp – всего лишь структура, к полям которой мы получаем доступ (т.е. выводим их в консоль). Пример вывода информации через обычный printf(): ссылка.

Module 3. Vector Add.

В данной лабораторной работе векторы передаются через текстовые файлы, которая программа считывает через аргументы командной строки. Попытайтесь обойтись без wbArg_read() следующим образом – количество элементов в обоих векторах вводится пользователем, затем на хосте создаются 2 динамических массива типа float или double, элементы которых генерируются случайным образом (можно определить функцию, возвращаемое случайное число типа int в заданном диапазоне, а при присваивании использовать static cast к типу float или double).

Пример сложения векторов без проверки выполнения программы и замеров времени – ссылка (ближе к концу статьи). Также стоит обратить на шаблонный пример, генерируемый при создании CUDA-проекта в Visual Studio – там как раз реализовано сложение векторов, только заданных заранее, с постоянным размером.

Module 3. Thrust Vector Add.

Thrust – это библиотека шаблонов C++ для CUDA, основанная на стандартной библиотеке шаблонов (STL) C++. Thrust позволяет реализовывать высокопроизводительные параллельные приложения с минимальными усилиями программирования через высокоуровневый интерфейс, полностью совместимый с CUDA C.

Thrust предоставляет богатую коллекцию параллельных структур данных, алгоритмов и примитивов, таких как scan, sort и reduce, которые могут быть использованы вместе для реализации сложных алгоритмов с кратким, читаемым исходным кодом. В результате Thrust может быть использован в быстром прототипировании приложений CUDA, где производительность программиста имеет наибольшее значение.

По сути, эта библиотека предоставляет реализацию многих структур данных и алгоритмов из STL. В данной лабораторной работе надо использовать thrust::host_vector и thrust::device_vector. Документация на английском языке с примерами расположена тут.