Hei, GPU: Deres første .cu-fil
Bygg og kjør et minimalt CUDA-program
Hei, GPU: Deres første .cu-fil er en gratis leksjon i CUDA Academy på CoddyKit. Dette er leksjon 4 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i CUDA Academy, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i CUDA Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Den første .cu-filen
Det er på tide å bygge noe virkelig. Et CUDA-program ligger i en .cu-fil, som kan inneholde både CPU- og GPU-kode side om side. 🎉
Ta med header-filen
De fleste CUDA-eksempler begynner med å inkludere standardheadere. CUDA-runtime-headeren inkluderes automatisk av nvcc, så iostream er ofte nok.
#include <cstdio>Marker en kjerne
En funksjon som kjører på GPU-en, er en kernel. De markerer den med __global__-kvalifikatoren slik at nvcc kompilerer den for enheten.
__global__ void hello() {
}Skriv ut fra GPU-en
Inne i kjernen kan De kalle printf akkurat som på CPU-en. Hver GPU-tråd som kjører den, lager sin egen utskriftslinje.
__global__ void hello() {
printf("Hello from GPU\n");
}Startsyntaksen
For å kjøre en kjerne bruker De en start med tre vinkelparenteser. Tallene inni bestemmer hvor mange blokker og tråder som skal kjøre den.
hello<<<1, 1>>>();Starter kjøringen asynkront
En kjernestart returnerer umiddelbart mens GPU-en arbeider i bakgrunnen. CPU-en fortsetter, noe som er kraftig, men kan være overraskende i begynnelsen.
Vent på GPU-en
Derfor må De synkronisere før programmet avsluttes, ellers kan printf-utskriften utebli fra skjermen.
cudaDeviceSynchronize();Sett det sammen
main-funksjonen Deres starter kjernen og venter deretter. Det er hele skjelettet til et fungerende CUDA-program.
int main() {
hello<<<1, 1>>>();
cudaDeviceSynchronize();
}Kompiler det
Lagre filen som hello.cu og bygg den med nvcc. Angi navnet på programmet som skal opprettes, med -o-flagget.
nvcc hello.cu -o helloKjør det
Kjør programmet nå. Når De ser Hello from GPU skrevet ut, betyr det at koden faktisk ble kjørt på enheten. Det er Deres første GPU-utskrift! 🚀
./helloMange tråder samtidig
Øk starten til mange tråder, så ser De hilsenen skrevet ut flere ganger, én linje per tråd. Det er ekte parallellitet i praksis.
hello<<<1, 8>>>();Rask kontroll
Én detalj avgjør om dette programmet fungerer.
Oppsummering
De skrev et ekte CUDA-program: en __global__-kjerne, en start med trippelklammer og en synkronisering. Kompiler med nvcc, kjør programmet, og GPU-en hilser på Dem. Gratulerer! 🎓
Lær deg C++ med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 30
- Leksjoner
- 120
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Hei, GPU: Deres første .cu-fil» gratis?
Ja – hele teksten i «Hei, GPU: Deres første .cu-fil» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av CUDA Academy-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i CUDA Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Hei, GPU: Deres første .cu-fil»?
Bygg og kjør et minimalt CUDA-program Du øver på CUDA Academy med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med CUDA Academy?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. CUDA Academy på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 4 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Hei, GPU: Deres første .cu-fil»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne CUDA Academy-leksjonen?
Ja. Alle CUDA Academy-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Versjoner av driver, kjøretidsmiljø og verktøysett
- Les nvidia-smi som en proff
- Kompiler med nvcc
- Hei, GPU: Deres første .cu-fil