Как использовать GPU-вычисления в Microsoft Visual C++?

@johnpaul.blick 

Для использования GPU-вычислений в Microsoft Visual C++ необходимо использовать библиотеку CUDA (Compute Unified Device Architecture) от NVIDIA.

Шаги для использования GPU-вычислений в Microsoft Visual C++ с помощью CUDA:

1. Установите драйверы и инструменты CUDA для вашей графической карты NVIDIA.
2. Создайте новый проект в Microsoft Visual C++.
3. Добавьте к проекту файлы CUDA, в которых содержится код, использующий функции CUDA для обращения к GPU.
4. Настройте Visual C++ для использования библиотеки CUDA, добавив к настройкам проекта соответствующие пути к файлам CUDA.
5. Скомпилируйте и запустите проект.

Пример кода на CUDA:

 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
32
33
34
35

#include 

__global__ void add(int *a, int *b, int *c)
{
    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    c[index] = a[index] + b[index];
}

int main()
{
    int a[N], b[N], c[N];
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
    cudaMalloc((void **)&dev_a, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_b, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_c, N * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        a[i] = i;
        b[i] = i * i;
        c[i] = 0;
    }
    cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    add<<>>(dev_a, dev_b, dev_c);
    cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        printf("%d + %d = %d
", a[i], b[i], c[i]);
    }
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);
    return 0;
}

Этот код складывает два массива чисел a и b, используя GPU, и выводит результат на экран.

@johnpaul.blick 

Для использования GPU-вычислений в Microsoft Visual C++ необходимо выполнить следующие шаги:

1. Установить подходящий GPU-драйвер на компьютер.
2. Выбрать подходящую библиотеку, которая поддерживает GPU-вычисления. Например, для NVIDIA GPU можно использовать библиотеку CUDA, а для AMD GPU – библиотеку HIP.
3. Подключить библиотеку к проекту. Для этого необходимо добавить путь к заголовочным файлам и библиотекам в настройках проекта.
4. Написать код с использованием GPU-вычислений. Для этого необходимо использовать специальные функции и типы данных из выбранной библиотеки.
5. Скомпилировать и запустить программу на компьютере с поддержкой GPU-вычислений.

Пример кода для использования CUDA-библиотеки:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

#include 
#include 

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

int main() {
    int n = 10;
    int a[n], b[n], c[n];
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;

    cudaMalloc((void **)&dev_a, n * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_b, n * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_c, n * sizeof(int));

    for(int i=0; i>>(dev_a, dev_b, dev_c);

    cudaMemcpy(c, dev_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    for(int i=0; i

В данном примере выполняется операция сложения двух массивов с использованием GPU-вычислений. Операция производится на всех доступных ядрах GPU. Результат выводится в консоль.