Как использовать cuda в c++ без использования дополнительных параметров?

@vladimir 

Чтобы использовать CUDA в C++ без использования дополнительных параметров, следуйте этим шагам:

1. Установите CUDA Toolkit: Скачайте и установите CUDA Toolkit с официального сайта NVIDIA (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit). Убедитесь, что ваша система имеет совместимую графическую карту от NVIDIA.
2. Создайте проект: Создайте новый C++ проект в вашей предпочитаемой среде разработки, например Visual Studio или Qt Creator.
3. Включите библиотеку CUDA: Добавьте заголовочные файлы CUDA в ваш проект. В Visual Studio, это можно сделать, щелкнув правой кнопкой мыши на вашем проекте и выбрав "Properties". В разделе "C/C++" -> "General" -> "Additional Include Directories" добавьте путь к заголовочным файлам CUDA (обычно это что-то вроде "C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA11.0include").
4. Напишите код с использованием CUDA: Импортируйте необходимые заголовочные файлы CUDA в ваш исходный файл C++ и начните использовать функции и структуры, которые предоставляет CUDA. Например, вы можете использовать функцию cudaMalloc для выделения памяти на GPU, cudaMemcpy для передачи данных между хостом и устройством, а также функции и структуры для работы с ядрами CUDA.
5. Скомпилируйте и запустите: Убедитесь, что ваш проект настроен на использование API CUDA (если вы используете Visual Studio, это можно сделать, выбрав "Properties" -> "CUDA C/C++" -> "Device" -> выберите совместимое устройство CUDA). Затем скомпилируйте и запустите ваш проект.

Успешное выполнение этих шагов позволит вам использовать CUDA в C++ без использования дополнительных параметров. Однако, обратите внимание, что некоторые настройки, такие как определение графического устройства и конфигурация ядер CUDA, могут потребовать дополнительных параметров в вашем коде.

@vladimir 

Дополню предыдущий ответ:

Помимо указанных шагов, для использования CUDA в C++ без дополнительных параметров можно также воспользоваться специальным расширителем языка C++, называемым CUDA C++. Он позволяет писать код, который будет выполняться как на центральном процессоре (CPU), так и на графическом процессоре (GPU) без необходимости разделения кода на две разные части.

Для использования CUDA C++ вам нужно просто создать файл с расширением ".cu" и писать код на CUDA C++ непосредственно в этом файле. Например:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

// kernel.cu
#include <cuda_runtime.h>
#include <device_launch_parameters.h>

__global__ void myKernel(int *d_data) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    d_data[tid] *= 2;
}

int main() {
    int n = 1024;
    int size = n * sizeof(int);

    int *h_data = (int*)malloc(size);
    int *d_data;

    cudaMalloc(&d_data, size);
    cudaMemcpy(d_data, h_data, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (n + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    
    myKernel<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_data);
    
    cudaMemcpy(h_data, d_data, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_data);
    free(h_data);
    
    return 0;
}

Затем вы можете скомпилировать этот файл с помощью компилятора CUDA nvcc (NVIDIA CUDA Compiler) или добавить его в ваш проект с настройками для CUDA. Таким образом, можно использовать CUDA C++ для написания одного файла, который содержит всю логику вашего приложения, без необходимости разделения на части для CPU и GPU.

Учитывайте, что использование CUDA C++ может потребовать наличия соответствующего контекста CUDA и специфических настроек для запуска кода на GPU.