[菜鸟每天来段CUDA_C]向量相加的CUDA实现和顺序执行比较

本文首先利用CUDA实现了两个50000维向量加法的并行运算，然后对两个向量串行相加，对两者的计算时间做了比较。

1. CUDA 向量相加

A、B为随机生成的长度为50000的数组。核函数：

__global__ void vecAdd(const float* A, const float* B, float* C, int N)
{
      int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
      if (i < N)
      {
          C[i] = A[i] + B[i];
      }
}
           

调用：

vecAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);
           

2. 串行相加

void vecAdd(float* X, float* Y, float* Z, int n)
{
     for (int i=0; i<n; i++)
     {
          Z[i] = X[i] + Y[i];
     }
}
           

3. 运算时间

CUDA：                                                          串行：

由于CUDA中每个block中的线程数目设置为256，每次有256个核函数的拷贝并行执行。

所以起运行时间比串行执行快了100多倍~