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CUDA Academy · レッスン

__device__関数と__host__関数

それぞれの関数を実行できる場所を学びます。

「__device__関数と__host__関数」はCoddyKit上の無料CUDA Academyレッスンです。 これはレッスン2/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはCUDA Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Beyond the Kernel

Kernels are entry points, but most code lives in helpers. CUDA gives two more qualifiers to say where a plain function may run. Let us meet them.

The __device__ Qualifier

A __device__ function runs on the GPU and is callable only from other GPU code, like a kernel or another device function.

__device__ int square(int x) {
    return x * x;
}

Helpers for Kernels

Think of __device__ functions as your GPU toolbox. They keep kernels tidy by holding logic the device threads reuse.

The __host__ Qualifier

The __host__ qualifier means ordinary CPU code. It is the default, so plain C++ functions are already host functions.

__host__ void setup() {
    // runs on the CPU
}

Default Is Host

Leave off all qualifiers and your function is host-only by default. That is why normal C++ still compiles inside a .cu file.

Both at Once

Combine the two and a function compiles for both sides. nvcc builds one version for the CPU and one for the GPU.

__host__ __device__ int dbl(int x) {
    return x + x;
}

Why Dual-Compile?

Marking a helper __host__ __device__ lets the same math run in CPU reference code and inside kernels, with zero duplication. ✨

Calling Rules

Host code may not call a __device__ function, and device code may not call a host-only one. The compiler enforces the boundary.

No __global__ from Device

A __device__ function is not launchable. Only __global__ kernels accept the triple-angle-bracket launch from the host.

Inlining for Speed

The compiler often inlines small __device__ functions, so wrapping logic in helpers usually costs nothing at runtime.

Pick the Right Tag

Choose by where it runs: __device__ for GPU helpers, __host__ for CPU code, and both when the logic is shared.

Quick Check

Time to test the device and host qualifiers.

Recap

You learned __device__ runs on the GPU, __host__ runs on the CPU, the default is host, and combining both shares one function across worlds. 🎯

よくある質問

「__device__関数と__host__関数」レッスンは無料ですか?

はい。「__device__関数と__host__関数」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し(組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター)、CUDA Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 CUDA Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「__device__関数と__host__関数」で何を学びますか?

それぞれの関数を実行できる場所を学びます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでCUDA Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

CUDA Academyを始めるのに経験は必要ですか?

事前経験は必要ありません。CoddyKitのCUDA Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/4です。

「__device__関数と__host__関数」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか?

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5~10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このCUDA Academyレッスンでコードを書いて実行できますか?

はい。すべてのCUDA Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. __global__関数修飾子
  2. __device__関数と__host__関数
  3. アドレス空間を分離する
  4. CUDAプログラムのライフサイクル
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