CUDA C 教程指南 🚀

什么是 CUDA C？📚

CUDA C 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，允许开发者直接使用 C 语言编写在 GPU 上运行的代码。通过利用 GPU 的并行计算能力，CUDA C 能显著加速计算密集型任务，例如机器学习、科学计算和图像处理。

学习 CUDA C 的核心步骤 🔧

1. 环境准备

   • 安装 NVIDIA CUDA Toolkit（点击下载）
   • 配置 GPU 开发环境（需显卡支持 CUDA）

2. 基础概念

   • Kernel 函数：在 GPU 上并行执行的代码块，用 __global__ 标记
   • 线程层级：线程（Thread）→ 线程块（Block）→ 网格（Grid）
   • 内存模型：全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存 🗂️

3. 简单示例

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

   运行结果示意图

   

推荐学习资源 📚

• CUDA C 编程入门教程（适合初学者）
• NVIDIA 官方文档（英文版）
• GPU 加速实战案例（进阶阅读）

注意事项 ⚠️

• 确保 GPU 支持 CUDA 架构（如 GTX 10 系列及以上）
• 使用 nvcc 编译器进行代码编译
• 学习时建议结合具体应用场景（如深度学习、物理模拟）

CUDA 架构图解