CUDA C __device__ 函数中的 __forceinline__ 效果

CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可用于在NVIDIA GPU上加速计算任务。在CUDA C中，__device__函数用于在设备上执行的GPU代码。而__forceinline__是一个修饰符，用于告诉编译器强制内联函数，以提高执行效率。本文将探讨__forceinline__在CUDA C __device__函数中的作用，并通过案例代码来说明其效果。

cuda
__device__ __forceinline__ float dotProduct(const float* a, const float* b, int size) {
    float result = 0.0f;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        result += a[i] * b[i];
    }
    return result;
}
__global__ void kernel(const float* a, const float* b, float* result, int size) {
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (tid < size) {
        result[tid] = dotProduct(a, b, size);
    }
}
int main() {
    const int size = 1024;
    const int threadsPerBlock = 256;
    const int blocksPerGrid = (size + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    float* a, * b, * result;
    cudaMalloc((void**)&a, size * sizeof(float));
    cudaMalloc((void**)&b, size * sizeof(float));
    cudaMalloc((void**)&result, size * sizeof(float));
    // 初始化a和b的数据
    kernel<<>>(a, b, result, size);
    // 处理结果
    cudaFree(a);
    cudaFree(b);
    cudaFree(result);
    return 0;
}