CUDA 的 CC++ 中的 STL、iostream、new、delete

CUDA C/C++ 中的 STL、iostream、new、delete

在 CUDA C/C++ 中，我们可以使用标准模板库（STL）、iostream、new 和 delete 来进行各种操作和管理。这些工具和功能使得在 CUDA 应用程序中进行数据处理和内存管理变得更加方便和高效。本文将介绍如何在 CUDA C/C++ 中使用这些功能，并提供相应的案例代码。

STL（Standard Template Library）

STL 是 C++ 中的一个强大的库，提供了一系列的容器（如 vector、list、map 等）和算法（如排序、查找等）来处理数据。在 CUDA C/C++ 中，我们可以使用 STL 来对数据进行处理和分析。

下面是一个使用 vector 容器的示例代码：

cpp
#include 
#include 
__global__ void vectorAdd(int* a, int* b, int* c, int size) {
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (tid < size) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
    }
}
int main() {
    int size = 1000;
    std::vector a(size);
    std::vector b(size);
    std::vector c(size);
    // 初始化向量 a 和 b
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        a[i] = i;
        b[i] = i;
    }
    int* dev_a, * dev_b, * dev_c;
    cudaMalloc(&dev_a, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&dev_b, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&dev_c, size * sizeof(int));
    cudaMemcpy(dev_a, a.data(), size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b.data(), size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    int blockSize = 256;
    int gridSize = (size + blockSize - 1) / blockSize;
    vectorAdd<<>>(dev_a, dev_b, dev_c, size);
    cudaMemcpy(c.data(), dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);
    // 输出结果
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        std::cout << c[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}

在上面的示例代码中，我们使用了 STL 的 vector 容器来存储输入和输出数据。首先，我们在主机端创建了两个 vector 容器 a 和 b，并使用 for 循环对其进行初始化。然后，我们使用 cudaMalloc 函数在设备端分配了内存，并使用 cudaMemcpy 函数将数据从主机端拷贝到设备端。接下来，我们定义了一个 CUDA 核函数 vectorAdd，用于将两个向量相加。最后，我们使用 cudaMemcpy 函数将结果从设备端拷贝回主机端，并在主机端打印输出结果。

iostream

iostream 是 C++ 中用于输入输出的标准库。在 CUDA C/C++ 中，我们可以使用 iostream 来方便地在主机端输出调试信息和结果。

下面是一个使用 iostream 的示例代码：

cpp
#include 
#include 
__global__ void helloWorld() {
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    printf("Hello World from thread %d!\n", tid);
}
int main() {
    int blockSize = 256;
    int gridSize = 1;
    helloWorld<<>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    std::cout << "CUDA Hello World!" << std::endl;
    return 0;
}

在上面的示例代码中，我们定义了一个 CUDA 核函数 helloWorld，用于在每个线程中输出 "Hello World"。在主函数中，我们使用 iostream 的 std::cout 来输出 "CUDA Hello World!"，以确认程序的执行。

new 和 delete

new 和 delete 是 C++ 中用于动态内存分配和释放的操作符。在 CUDA C/C++ 中，我们可以使用 new 和 delete 来动态分配和释放设备端的内存。

下面是一个使用 new 和 delete 的示例代码：

cpp
#include 
#include 
__global__ void vectorAdd(int* a, int* b, int* c, int size) {
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (tid < size) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
    }
}
int main() {
    int size = 1000;
    int* a = new int[size];
    int* b = new int[size];
    int* c = new int[size];
    // 初始化向量 a 和 b
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        a[i] = i;
        b[i] = i;
    }
    int* dev_a, * dev_b, * dev_c;
    cudaMalloc(&dev_a, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&dev_b, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&dev_c, size * sizeof(int));
    cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    int blockSize = 256;
    int gridSize = (size + blockSize - 1) / blockSize;
    vectorAdd<<>>(dev_a, dev_b, dev_c, size);
    cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);
    // 输出结果
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        std::cout << c[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    delete[] a;
    delete[] b;
    delete[] c;
    return 0;
}

在上面的示例代码中，我们使用了 new 操作符在主机端动态分配了三个数组 a、b 和 c，用于存储输入和输出数据。然后，我们使用 cudaMalloc 函数在设备端分配了内存，并使用 cudaMemcpy 函数将数据从主机端拷贝到设备端。接下来，我们定义了一个 CUDA 核函数 vectorAdd，用于将两个向量相加。最后，我们使用 cudaMemcpy 函数将结果从设备端拷贝回主机端，并在主机端打印输出结果。最后，我们使用 delete 操作符释放了主机端的内存。

：

在 CUDA C/C++ 中，我们可以使用 STL、iostream、new 和 delete 来进行各种操作和管理。STL 提供了丰富的容器和算法，方便我们进行数据处理和分析。iostream 提供了方便的输入输出功能，用于输出调试信息和结果。new 和 delete 可以用于动态分配和释放设备端和主机端的内存。以上这些功能和工具使得在 CUDA 应用程序中进行数据处理和内存管理变得更加方便和高效。

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