CUDA Academy · पाठ

हैलो GPU: आपकी पहली .cu फ़ाइल

एक न्यूनतम CUDA प्रोग्राम बनाएँ और चलाएँ।

पाठ 4, कुल 4 में से13 चरण

हैलो GPU: आपकी पहली .cu फ़ाइल, CoddyKit पर CUDA Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 4वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह CUDA Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। CUDA Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

आपकी पहली .cu फ़ाइल

अब कुछ वास्तविक बनाने का समय है। CUDA प्रोग्राम एक .cu फ़ाइल में रहता है, जिसमें CPU और GPU दोनों का कोड साथ-साथ रखा जा सकता है। 🎉

हेडर शामिल करें

अधिकांश CUDA नमूने मानक हेडर शामिल करने से शुरू होते हैं। CUDA का रनटाइम हेडर nvcc अपने-आप शामिल कर देता है, इसलिए अक्सर iostream ही पर्याप्त होता है।

#include <cstdio>

कर्नेल चिह्नित करना

GPU पर चलने वाला फ़ंक्शन कर्नेल कहलाता है। उसे __global__ क्वालिफ़ायर से चिह्नित करें, ताकि nvcc उसे डिवाइस के लिए कंपाइल करे।

__global__ void hello() {
}

GPU से प्रिंट करना

कर्नेल के भीतर आप CPU की तरह ही printf कॉल कर सकते हैं। इसे चलाने वाला प्रत्येक GPU थ्रेड अपनी अलग आउटपुट पंक्ति बनाता है।

__global__ void hello() {
  printf("Hello from GPU\n");
}

लॉन्च का सिंटैक्स

कर्नेल चलाने के लिए आप ट्रिपल-एंगल-ब्रैकेट लॉन्च का उपयोग करते हैं। इनके भीतर की संख्याएँ तय करती हैं कि कितने ब्लॉक और थ्रेड इसे चलाएँगे।

hello<<<1, 1>>>();

लॉन्च असमकालिक होते हैं

GPU के पृष्ठभूमि में काम करते समय कर्नेल लॉन्च तुरंत लौट आता है। CPU आगे काम करता रहता है, जो शक्तिशाली है, लेकिन शुरुआत में आश्चर्यजनक लग सकता है।

GPU की प्रतीक्षा करना

इसी कारण प्रोग्राम समाप्त होने से पहले आपको समकालिक करना आवश्यक है, वरना printf का आउटपुट स्क्रीन पर दिखाई नहीं दे सकता।

cudaDeviceSynchronize();

सब कुछ साथ रखना

आपका main फ़ंक्शन कर्नेल लॉन्च करता है और फिर प्रतीक्षा करता है। यही काम करने वाले CUDA प्रोग्राम का पूरा मूल ढाँचा है।

int main() {
  hello<<<1, 1>>>();
  cudaDeviceSynchronize();
}

इसे कंपाइल करें

फ़ाइल को hello.cu नाम से सहेजें और nvcc से बिल्ड करें। -o फ़्लैग से आउटपुट प्रोग्राम का नाम निर्धारित करें।

nvcc hello.cu -o hello

इसे चलाएँ

अब प्रोग्राम चलाएँ। Hello from GPU दिखाई देने का अर्थ है कि आपका कोड सचमुच डिवाइस पर चला। यह आपका पहला GPU आउटपुट है! 🚀

./hello

एक साथ कई थ्रेड

लॉन्च में थ्रेड की संख्या बढ़ाएँ और आपको अभिवादन कई बार दिखाई देगा—हर थ्रेड के लिए एक पंक्ति। यही वास्तविक समानांतरता है।

hello<<<1, 8>>>();

त्वरित जाँच

एक विवरण इस प्रोग्राम को सफल या असफल बना सकता है।

इंटरैक्टिव पाठ में इसका उत्तर दें

पुनरावलोकन

आपने एक वास्तविक CUDA प्रोग्राम लिखा: एक __global__ कर्नेल, ट्रिपल-ब्रैकेट लॉन्च और एक समकालन। nvcc से कंपाइल करें, इसे चलाएँ और GPU आपका अभिवादन करेगा। बधाई हो! 🎓

शुरुआत निःशुल्क

एआई शिक्षक के साथ C++ सीखें — निःशुल्क

अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।

पाठ्यक्रम: 30
पाठ: 120

निःशुल्क सीखना शुरू करें पूरा पाठ्यक्रम देखें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “हैलो GPU: आपकी पहली .cu फ़ाइल” पाठ निःशुल्क है?

हाँ—“हैलो GPU: आपकी पहली .cu फ़ाइल” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और CUDA Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। CUDA Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“हैलो GPU: आपकी पहली .cu फ़ाइल” में मैं क्या सीखूँगा?

एक न्यूनतम CUDA प्रोग्राम बनाएँ और चलाएँ। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ CUDA Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या CUDA Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर CUDA Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 4वाँ पाठ है।

“हैलो GPU: आपकी पहली .cu फ़ाइल” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस CUDA Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर CUDA Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ

← CUDA Academy पर वापस जाएँ