//GPGPU程式設計技術-從GLSL、CUDA到OpenCL  平方和演算法第三版 增加計時函式  //
//書中程式168頁
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h> // For the CUDA runtime routines (prefixed with "cuda_")
#include <device_launch_parameters.h> //我在查詢中找到的標頭檔案 有可能有別的表達方式
#include <time.h> //計時用的函式庫


#define DATA_SIZE 1048576   //4MB 的資料
 

#define THREAD_NUM 256      //執行緒數
using namespace std;
int anData[DATA_SIZE];

//生成隨機資料量
void GenerateNumber(int *pnNumber, int nSize)
{

    for (int i = 0; i < nSize; i++)  pnNumber[i] = rand() % 10;
}

//全域性函式計算平方和核心：在主機上呼叫，在裝置上執行
__global__ static void sumofSquares(int *pnNum, int* pnResult,clock_t *pclock_ttime)
{
    int
 
 tid = threadIdx.x;
    int nSum = 0;
    int i;

    int nSize = 0;


    if (DATA_SIZE % THREAD_NUM) nSize = DATA_SIZE / THREAD_NUM + 1;
    else nSize = DATA_SIZE / THREAD_NUM; //nSize 一個執行緒計算的資料量



    //計時開始
    clock_t clock_tstart;
    if ( tid == 0 )  clock_tstart = clock(); //用了一個執行緒計時，足以精確請放心

    for
 
 ( i=tid ; i < DATA_SIZE ; i += THREAD_NUM)
    {
        nSum += (pnNum[i] * pnNum[i]);

    }
    pnResult[tid] = nSum;
    //計時結束
    if ( tid == 0) *pclock_ttime = clock() - clock_tstart; //用了一個執行緒計時
}

void main()
{
    GenerateNumber(anData, DATA_SIZE); //生成隨機資料量
    int *pnGpuData, *pnResult;
    clock_t *pclock_ttime;//儲存時間的
    int *nSummat;
    cudaMallocHost((void**)&nSummat, sizeof(int) * THREAD_NUM);
    cudaMalloc ((void**)&pnGpuData, sizeof(int) * DATA_SIZE);
    cudaMalloc ((void**)&pnResult , sizeof(int) * THREAD_NUM);
    cudaMalloc((void**)&pclock_ttime, sizeof(clock_t));

    cudaMemcpy(pnGpuData, anData, sizeof(int)*DATA_SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);

    //本版本是基礎版本 在此基礎上學習逐漸記憶體與核心並行優化
    //所以這裡只用了一個核心
    sumofSquares <<< 1, THREAD_NUM , 0 >>>(pnGpuData, pnResult,pclock_ttime);

    cudaMemcpy(nSummat, pnResult, sizeof(int) * THREAD_NUM, cudaMemcpyDeviceToHost);
    clock_t pclocksum;
    cudaMemcpy(&pclocksum,pclock_ttime, sizeof(clock_t), cudaMemcpyDeviceToHost);

    //在cpu上最後加和運算
    int finishsum = 0;
    for (size_t i = 0; i < THREAD_NUM; i++)
    {
        finishsum = finishsum + nSummat[i];

    }

    printf("SuM = %d    Time = %d\n", finishsum, pclocksum);
    cudaFree(pnGpuData);
    cudaFree(pnResult);
    cudaFree(pclock_ttime);
    cudaThreadExit();  //加上這個可以用 NVIDIA visual profiler進行分析
    system("pause");

    //return 0;

}

執行結果：

SuM = 29887816 Time = 3994774
請按任意鍵繼續…