CUDA Academy · Урок

Ядро сложения векторов

Q: Урок «Ядро сложения векторов» бесплатный?

Да — полный текст урока «Ядро сложения векторов» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс CUDA Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.

Q: Чему я научусь в уроке «Ядро сложения векторов»?

Каждый поток складывает одну пару элементов. Ты практикуешь CUDA Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Q: Нужен ли мне опыт, чтобы начать CUDA Academy?

Предыдущий опыт не требуется. CUDA Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Q: Сколько времени занимает урок «Ядро сложения векторов»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Q: Можно ли писать и запускать код в этом уроке CUDA Academy?

Да. Каждый урок CUDA Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Каждый поток складывает одну пару элементов.

Урок 1 из 413 шагов

«Ядро сложения векторов» — бесплатный урок CUDA Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения CUDA Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.

Главная идея

Сложение векторов — идеальное первое ядро: каждый результат вычисляется как C[i] = A[i] + B[i]. Все элементы независимы, поэтому их можно обрабатывать одновременно. 🚀

Один поток — один элемент

Вся идея проста: назначьте один поток для одного элемента. Вместо прохода по массиву тысячи потоков параллельно выполняют каждый по одному сложению.

Обозначение ядра

Функция, выполняемая на GPU, называется ядром и помечается квалификатором __global__. Это слово сообщает nvcc, что код запускается на устройстве.

__global__ void vecAdd(const float* A, const float* B, float* C, int n) {
    // body comes next
}

Ядра возвращают void

Ядро всегда имеет тип возвращаемого значения void. Возвращать значение на CPU некуда, поэтому результаты нужно записывать в память устройства.

Поиск индекса этого потока

Каждый поток вычисляет собственный глобальный индекс, чтобы знать, какой элемент обрабатывать. Классическая формула объединяет координаты блока и потока.

int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

Единственная строка работы

Когда поток знает свой индекс i, настоящая работа занимает одну строку. Никаких циклов и ветвлений — только одно сложение на поток.

C[i] = A[i] + B[i];

Почему важна проверка границ

Обычно вы запускаете больше потоков, чем есть элементов, поэтому добавьте условие if (i < n). Без него лишние потоки выйдут за границы массива и вызовут сбой. 🛡️

if (i < n) {
    C[i] = A[i] + B[i];
}

Полное ядро

Если объединить всё вместе, ядро vecAdd занимает всего несколько строк. Код небольшой, но одновременно выполняется в тысячах потоков.

__global__ void vecAdd(const float* A, const float* B, float* C, int n) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < n) C[i] = A[i] + B[i];
}

Указатели находятся на устройстве

Указатели A, B и C должны указывать на память устройства. Если передать ядру обычный указатель хоста, оно прочитает мусор или завершится с ошибкой.

Помечайте входные данные как const

A и B только читаются, поэтому пометьте их как const float*. Это документирует замысел и позволяет компилятору свободнее оптимизировать входные данные, доступные только для чтения.

Общее состояние не требуется

Поскольку каждый поток обращается к разному элементу, гонок и блокировок нет. Именно эта независимость позволяет GPU проявить себя.

Быстрая проверка

Зачем ядру сложения векторов нужна проверка if (i < n)?

Ответь в интерактивном уроке

Итоги

Вы написали своё первое ядро: __global__ void vecAdd, по одному потоку на элемент, глобальный индекс и проверка границ. Простой код, огромный параллелизм. 🎉

Можно начать бесплатно

Изучай C++ с ИИ-репетитором — бесплатно

Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.

Курсы: 30
Уроки: 120

Начать учиться бесплатно Посмотреть полный курс

Часто задаваемые вопросы

Урок «Ядро сложения векторов» бесплатный?

Да — полный текст урока «Ядро сложения векторов» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс CUDA Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс CUDA Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Ядро сложения векторов»?

Каждый поток складывает одну пару элементов. Ты практикуешь CUDA Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать CUDA Academy?

Предыдущий опыт не требуется. CUDA Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Ядро сложения векторов»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке CUDA Academy?

Да. Каждый урок CUDA Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к CUDA Academy