PricingLoginStart free
CUDA Academy · Pelajaran

Halo GPU: File .cu Pertama Anda

Bangun dan jalankan program CUDA minimal.

Pelajaran 4 dari 413 langkah

Halo GPU: File .cu Pertama Anda adalah pelajaran CUDA Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar CUDA Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus CUDA Academy mencakup 4 pelajaran total.

Berkas .cu Pertama Anda

Saatnya membuat sesuatu yang nyata. Program CUDA disimpan dalam berkas .cu, yang dapat memuat kode CPU dan GPU berdampingan. 🎉

Sertakan Header

Sebagian besar contoh CUDA dimulai dengan menyertakan header standar. Header runtime CUDA disertakan secara otomatis oleh nvcc, jadi iostream sering kali sudah cukup.

#include <cstdio>

Menandai Kernel

Fungsi yang berjalan di GPU disebut kernel. Tandai fungsi tersebut dengan penentu __global__ agar nvcc mengompilasinya untuk perangkat.

__global__ void hello() {
}

Mencetak dari GPU

Di dalam kernel, Anda dapat memanggil printf seperti pada CPU. Setiap utas GPU yang menjalankannya menghasilkan baris keluarannya sendiri.

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

Sintaks Peluncuran

Untuk menjalankan kernel, gunakan peluncuran kurung sudut tiga. Angka di dalamnya menentukan jumlah blok dan utas yang akan menjalankan kernel tersebut.

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

Peluncuran Berlangsung Asinkron

Peluncuran kernel segera mengembalikan kendali sementara GPU bekerja di latar belakang. CPU terus berjalan, yang sangat bermanfaat tetapi pada awalnya dapat terasa mengejutkan.

Menunggu GPU

Karena itu, Anda harus menyinkronkan sebelum program berakhir; jika tidak, keluaran printf mungkin tidak pernah muncul di layar.

cudaDeviceSynchronize();

Menyatukan Semuanya

Fungsi main Anda meluncurkan kernel lalu menunggu. Itulah seluruh kerangka program CUDA yang berfungsi.

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

Kompilasi

Simpan berkas sebagai hello.cu dan build dengan nvcc, lalu beri nama program keluaran menggunakan opsi -o.

nvcc hello.cu -o hello

Jalankan

Sekarang jalankan program tersebut. Jika Anda melihat Hello from GPU tercetak, berarti kode Anda benar-benar dijalankan di perangkat. Itulah keluaran GPU pertama Anda! 🚀

./hello

Banyak Utas Sekaligus

Tingkatkan peluncuran menjadi banyak utas, dan Anda akan melihat sapaan tersebut tercetak beberapa kali, satu baris untuk setiap utas. Itulah paralelisme nyata yang sedang berlangsung.

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

Pemeriksaan Singkat

Ada satu detail yang menentukan berhasil atau gagalnya program ini.

Jawab di pelajaran interaktif

Rangkuman

Anda telah menulis program CUDA nyata: kernel __global__, peluncuran kurung sudut tiga, dan sinkronisasi. Kompilasi dengan nvcc, jalankan, dan GPU akan menyapa Anda. Selamat! 🎓

Gratis untuk memulai

Belajar C++ dengan tutor AI — gratis

Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.

Kursus
30
Pelajaran
120
Mulai belajar gratisLihat kursus lengkapnya

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Halo GPU: File .cu Pertama Anda” gratis?

Ya — teks lengkap “Halo GPU: File .cu Pertama Anda” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus CUDA Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus CUDA Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Halo GPU: File .cu Pertama Anda”?

Bangun dan jalankan program CUDA minimal. Kamu berlatih CUDA Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai CUDA Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. CUDA Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Halo GPU: File .cu Pertama Anda” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran CUDA Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran CUDA Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Versi Pengendali, Runtime, dan Toolkit
  2. Membaca nvidia-smi seperti Profesional
  3. Kompilasi dengan nvcc
  4. Halo GPU: File .cu Pertama Anda
← Kembali ke CUDA Academy