【IT168 專稿】一個大任務通常可能被分解成許多可以一起處理的小任務，以便創建一個解決方案，這和粉刷房子的道理是一樣的，在粉刷之前，假設你需要買5公升油漆和5把刷子，你可以自己一個人干完采購和粉刷的活，也可以請朋友或職業粉刷工人幫忙。

▲圖 開始使用CUDA C

你可能想請人幫忙，為了節約時間，你出去購買油漆，另一個人去買刷子，然后你在4個人的幫助下，每人刷一面墻，這樣并行進行，到任務完成時，你算一下，應該節省了大量的時間。

這個方法對計算機也適用，假設你想添加兩個向量v(x,y,z)和u(x,y,z)，這里v=(1,2,3)，u=(4,5,6)，那么v+u=(1,2,3)+(4,5,6)=(1+4,2+5,3+6)=(5,7,9)，你自己可以算一下，一次計算一個，但正如你可能看到的，這個問題可以分解成多個更小的問題，你可以讓一個“人”將x分向量一起加起來，另一個“人”將y分向量一起加起來，第三個“人”將z分向量一起加起來，如下表所示：

表中的每個人所有的工作都是一樣的：a+b=c，但每個人使用的數字不一樣，結果也不一樣。

這并不是什么新概念，并行計算已經存在多年，PC使用多個CPU并行處理任務，提高不同應用程序的執行速度，你可以將上面提到的“人”看作一個進程或一個線程，計算機可以將每個進程分配給不同的處理器，接收到任務的所有處理器并行執行一個任務(計算)。

現在，大多數計算機擁有多顆可以處理多任務的處理器，大型應用程序使用計算機上的可用資源運行可以獲得更好的性能，但如果應用程序需要增加功能會怎么樣呢?你應該增加處理器，還是以某種方式升級系統?這取決于你應用程序的需求和采用的解決方案，其中一個可行的解決方案是使用GPU。

GPU是什么?GPU是圖形處理單元(Graphics Processing Unit)的縮寫，它處理所有桌面上或游戲中的圖形，分擔一些CPU負載，在游戲中，CPU要執行人工智能計算和沖突檢測，任務非常繁重，因此任何幫助都是歡迎的，GPU本身采用了良好的并行架構，使算術運算和計算真正有效，它是CPU的好朋友。

▲圖 CPU+GPU，讓程序運行更高效

本文的目的是幫助你開始使用CUDA C語言在GPU上實現并行計算，CUDA C由nVidia創建，它是一種與C類似的編程語言，但它是專門為創建使用GPU執行并行計算的應用程序設計的，與之類似的還有OpenCL和DirectCompute(DirectX 11)，但CUDA C是我懂得的唯一語言，因此本系列文章就選擇了它。它們都基于相同的原則，因此你任意選擇一種學習都可以。

先決條件

在開始寫代碼之前，我們先啟動計算機，把CUDA運行起來先!你需要一個新的啟用CUDA的GPU(2007年以后，帶有256MB顯存的應該都可以，如果你不確定，請移步到www.nvidia.com/cuda檢查一下)。我使用的是Nvidia Geforce 480GTX，但最新的500系列看起來更好。

重要：確定也安裝了最新的驅動!!

安裝

在下載頁面，找到CUDA工具包，根據你平臺的實際情況選擇下載32位或64位，下載完畢后，安裝它。

可選步驟，但真的會給你帶來方便：下載完軟件后，再從CUDA工具包頁面下載并安裝GPU計算SDK代碼示例。

▲　圖 安裝GPU計算SDK

GPU計算SDK帶有許多優秀的代碼示例和文檔，它們可以幫助你提高GPU計算技能。

CUDA工具包安裝好后，你就可以使用你熟悉的文本編輯器編寫CUDA C應用程序了，我使用的是記事本，如果要編譯應用程序，你可以使用Visual Studio 2008命令提示符，或nvcc.exe編譯。

▲圖 Visual Studio 2008命令提示符

▲圖 nvcc.exe

測試安裝是否成功

讓我們嘗試一下吧，一個真正超級簡單的CUDA應用程序，看起來和其它C代碼沒什么差別：

#include

int main( void )

{

printf( “Hello, World!” );

return 0;

}

這段代碼可能會給你帶來驚喜，實際上，你可以使用CUDA編寫任何C應用程序，當我們開始決定在CPU上執行什么功能，在GPU上執行什么功能時，真正的奇跡發生了。

在你熟悉的文本編輯器中敲入上面的代碼，然后將其保存為TestCUDA.cu。

接下來，我們開始編譯和生成我們的應用程序，仍然是在控制臺窗口，在你保存TestCUDA.cu相同的路徑下，敲入下面的命令：

nvcc –o test.exe TestCUDA.cu

按下回車鍵，將創建一個test.exe可執行文件。

▲圖 創建test.exe文件

現在如果你敲入test.exe，你的第一個CUDA C應用程序將會運行，并在屏幕上輸出“Hello，World”，如下圖所示：

▲圖 運行test.exe

如果你在編譯時遇到了問題，拷貝錯誤消息，在搜索引擎中搜索一下，可以獲得大部分常見失誤和錯誤的解決辦法，祝你好運!(如果你下載的是64位CUDA工具包，試試將其卸載，然后換為32位版本測試一下)