【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-Ubuntucudavisco-开发工具尝试-基础样例（2）】

【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-cuda&visco-开发工具尝试-基础样例（2）】

1、前言
2、环境说明
3、总结说明
4、工具安装
- - 0、验证cuda
  - 1、软件下载
  - 2、插件安装
5、软件设置与编程练习
- - 1、创建目录
  - 2、编译软件进入目录&创建两个文件
  - 3、编写配置文件
  - 5、编写代码文件
  - 6、调试&验证
  - 7、代码解读
  - - - （1）包含头文件和定义CUDA内核
      - （2）主函数内的变量定义和内存分配
      - （3）初始化向量并复制到设备
      - （4）内核调用
      - （5）检查错误和回复结果
      - （6）验证结果
      - （7）清理内存
6、代码链接
7、细节部分
- - 1、问题1：一个错误
  - 2、问题：使用命令nvidia-smi,无法调出如下信息。
  - 3、Tasks：configure tasks,自动创建tasks.json
8、总结

1、前言

我们之前安装了cuda，但是我们其实是无法直接使用cuda的，还需要编译器，类似前端，供我们输入代码，好让我们可以将思想延伸。

同时也本篇，也是续写上一篇，我们将在本篇安装开发工具，来写一个简单dome，调用cuda平台相关套件，相当hello world。

前文链接：【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-NVIDIA-cuda-工具安装（1）】

2、环境说明

这里准备安装Visual Studio code 这个工具，可以看到，只用这个工具是支持不同系统的，visual studio，只是支持win下。

下载链接：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/

在这里插入图片描述

当然如果使用运行cuda，还可以使用Python 语言，是使用另一个工具，目前自己刚学到这里，以后要是学了再写文章。

3、总结说明

（1）了解Visual Studio code
一般来说，想编写程序的话，或多或少，都会了解到这个工具，即使没用过，也会听过。更多的可以看文档。
链接文档：https://code.visualstudio.com/docs
在这里插入图片描述
如果因为不太好，可以选择一些翻译工具。

（2）装插件和cuda
安装好了编译工具后，就是安装插件工具，因为Visual Studio code本身支持很多，不是一起全部安装的，需要根据自己需求灵活选。

（3）练习代码
最后就是练习一下代码，调用对库，在编译好的软件，运行过程中，就是在使用GPU了。我们通过这个简单样例，来熟悉一下一些库。

4、工具安装

0、验证cuda

使用其他工具前，先要验证下，自己是否已经支持了cuda，或者说是否已经安装了cuda。

nvcc -V
或者
nvcc --version

一般来说安装好后，会出现如下信息。
在这里插入图片描述

1、软件下载

如下链接，选择一个自己合适的版本。

下载链接：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/#vscode-section

在这里插入图片描述
安装命令：

sudo dpkg -i code_1.89.0-1714530869_amd64.deb

2、插件安装

如下图，我这里编写c/c++语言和cuda，一搜基本就会出来。
在这里插入图片描述

如下是我自己的选择的插件
在这里插入图片描述

5、软件设置与编程练习

1、创建目录

我们先在桌面创建一个文件夹，自己自己定就好，不必和我一致。

在这里插入图片描述

2、编译软件进入目录&创建两个文件

我们用Visual Studio code软件进入对应目录，然后创建两个文件。之后就是准备编写内容了。
在这里插入图片描述

3、编写配置文件

配置文件，顾名思义，就是告诉编译器，去哪里找工具，使用什么工具编译等等配置信息的文件。

{"version": "2.0.0","tasks": [{"label": "Build CUDA project","type": "shell","command": "/usr/local/cuda/bin/nvcc","args": ["-arch=sm_35", // 根据你的GPU架构适当修改"${file}","-o","${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.out"],"group": {"kind": "build","isDefault": true},"problemMatcher": "$gcc"}]
}

如下为截图。
在这里插入图片描述

5、编写代码文件

代码文件，就是我们实际要编写代码的文件，也是我们想法延伸。

#include <stdio.h>// CUDA Kernel for Vector Addition
__global__ void vecAdd(float *A, float *B, float *C, int N) {int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;if (i < N) {C[i] = A[i] + B[i];}
}int main() {int N = 1024; // Size of vectorsfloat *h_A, *h_B, *h_C; // Host vectorsfloat *d_A, *d_B, *d_C; // Device vectors// Allocate memory on hosth_A = (float *)malloc(N * sizeof(float));h_B = (float *)malloc(N * sizeof(float));h_C = (float *)malloc(N * sizeof(float));// Initialize host vectorsfor (int i = 0; i < N; i++) {h_A[i] = i;h_B[i] = i * 2;}// Allocate memory on devicecudaMalloc(&d_A, N * sizeof(float));cudaMalloc(&d_B, N * sizeof(float));cudaMalloc(&d_C, N * sizeof(float));// Copy host vectors to devicecudaMemcpy(d_A, h_A, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_B, h_B, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);// Kernel launchint threadsPerBlock = 256;int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;vecAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);// Check for any errors launching the kernelcudaError_t err = cudaGetLastError();if (err != cudaSuccess) {fprintf(stderr, "Failed to launch vecAdd kernel (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(err));exit(EXIT_FAILURE);}// Copy result back to hostcudaMemcpy(h_C, d_C, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);// Check for any errors after the kernel launcherr = cudaGetLastError();if (err != cudaSuccess) {fprintf(stderr, "Failed to copy vector C from device after kernel execution (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(err));exit(EXIT_FAILURE);}// Verify resultsbool success = true;for (int i = 0; i < N; i++) {if (h_C[i] != h_A[i] + h_B[i]) {printf("Error at position %d\n", i);success = false;break;}}if (success) {printf("Vector addition successful!\n");}// Free memoryfree(h_A);free(h_B);free(h_C);cudaFree(d_A);cudaFree(d_B);cudaFree(d_C);return 0;
}

以下为截图
在这里插入图片描述

6、调试&验证

自己在调试

（1）调试
在这里插入图片描述

（2）成功
在这里插入图片描述

7、代码解读

本代码是在网上找到一个样例，是一个使用CUDA进行向量加法的简单例子。

简单理解下，以后看多了大概就明白了。

（1）包含头文件和定义CUDA内核

#include <stdio.h>// CUDA Kernel for Vector Addition
__global__ void vecAdd(float *A, float *B, float *C, int N) {int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;if (i < N) {C[i] = A[i] + B[i];}
}

（2）主函数内的变量定义和内存分配

int main() {int N = 1024; // Size of vectorsfloat *h_A, *h_B, *h_C; // Host vectorsfloat *d_A, *d_B, *d_C; // Device vectorsh_A = (float *)malloc(N * sizeof(float));h_B = (float *)malloc(N * sizeof(float));h_C = (float *)malloc(N * sizeof(float));cudaMalloc(&d_A, N * sizeof(float));cudaMalloc(&d_B, N * sizeof(float));cudaMalloc(&d_C, N * sizeof(float));

（3）初始化向量并复制到设备

    for (int i = 0; i < N; i++) {h_A[i] = i;h_B[i] = i * 2;}cudaMemcpy(d_A, h_A, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_B, h_B, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

（4）内核调用

    int threadsPerBlock = 256;int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;vecAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);

（5）检查错误和回复结果

    cudaError_t err = cudaGetLastError();if (err != cudaSuccess) {fprintf(stderr, "Failed to launch vecAdd kernel (error code %s)!\n", cudaGetErrorString(err));exit(EXIT_FAILURE);}cudaMemcpy(h_C, d_C, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

（6）验证结果

    bool success = true;for (int i = 0; i < N; i++) {if (h_C[i] != h_A[i] + h_B[i]) {printf("Error at position %d\n", i);success = false;break;}}if (success) {printf("Vector addition successful!\n");}

（7）清理内存

    free(h_A);free(h_B);free(h_C);cudaFree(d_A);cudaFree(d_B);cudaFree(d_C);

6、代码链接

代码链接：https://download.csdn.net/download/qq_22146161/89273073

7、细节部分

1、问题1：一个错误

具体什么错误有点记不清了，这里记录下吧。
在这里插入图片描述

2、问题：使用命令nvidia-smi,无法调出如下信息。

在这里插入图片描述
如上图，自己在安装过程中，突然发现nvidia-smi命令，因为一直安装各种东西，应该是影响到了，不反馈信息，后重启解决了。

3、Tasks：configure tasks,自动创建tasks.json

稍微有点时间，不过我没记错的话，使用查看>>命令面板，可以直接创建这个tasks.json文件。
在这里插入图片描述
如下步骤

在这里插入图片描述

8、总结

很多时候，其实是无法理解每一步，只有常看，才能大致记住，更多调试，后续也会慢慢学习。