CUDA程序开发入门疑问

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GPU无法独立工作，它作为CPU的协处理器，需由CPU调度。CPU与GPU共同构成异构计算架构。其中，CPU擅长逻辑处理，但在大量数据运算方面能力有限；而GPU正好相反，能够高效并行处理海量数据运算任务。这种分工协作有效提升了计算效率。

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2、CUDA运行时应用程序接口

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编写首个CUDA程序

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使用nvcc编译cuda代码，命令如下：nvcc test1.cu -o test1，即可完成编译操作。

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利用GPU完成矩阵运算任务
CUDA 运行时 API 通常会返回错误代码，其返回值类型为 cudaError_t。之前例子中提到，当 CUDA 运行时 API 执行成功时，返回的错误代码为 cudaSuccess，且运行时 API 返回的状态值是一个枚举变量。

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检查错误调用函数：

获取CUDA程序最近一次错误信息的函数——cudaGetLastError。

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在调用核心函数后，添加以下代码：
CUDA事件计时代码如下，只需将需计时的代码嵌入计时代码之间：
这段代码计算核函数运行10次的平均时间，虽然实际执行11次，但首次调用通常耗时较长，可能会导致测量结果不准确。为提高精度，忽略第一次调用的时间，仅取后10次的平均值作为最终结果。
CUDA 5.0起，nvprof作为命令行分析工具出现，它是一个可执行文件，用于性能分析。
执行命令如下，其中 exe_name 表示可执行文件名称：

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CUDA运行时API无法查询GPU的核心数。

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