基于CUDA的GPU sql框架 gpu cuda编程

CUDA C只是C语言的扩展，多了一些包，只要安装好CUDA工具箱（编译GPU代码的编译器）就可以在VS等IDE下就能编译和运行。

下载GPU驱动程序 www.nvidia.com/cuda（可能你的机器已经装好）

下载CUDA工具箱 http://developer.nvidia.com/object/gpucomputing.html

还可以下载GPU Computing SDK代码集，也是一个很好的学习资源。

CUDA程序可以分为两部分：GPU执行的代码和CPU执行的代码，两者可以互不干扰，可以通过cudaMemcpy()函数把GPU的相应内存块复制到主存的相应位置，或者相反过程，实现GPU和CPU的数据交互。CPU的内存叫做主存，GPU的里面也有内存，可以叫他设备内存。

由于GPU是为图形设计的，具有强大的3维渲染等技术，所以对于多维数组的计算是有强大的能力的。

GPU可以像CPU一样进行计算工作，同样具备多线程，并且线程还是多维线程，计算能力超强，而且可以与CPU的计算一起相互协作，从而实现多核CPU计算的效果。

一个简单的传递参数给GPU计算的代码：

#include <stdio.h>
#include "../common/book.h"

__global__ void add(int a,int b,int *c)//__global__声明的函数，告诉编译器这段代码交由GPU执行
{
    *c=a+b;
}

int main(void)
{
	int c;
	int *dev_c;
	HANDLE_ERROR(cudaMalloc( (void**)&dev_c,sizeof(int) ) );//cudaMalloc()函数让GPU分配内存给某个指针
	
	add<<<1,1>>>(2, 7, dev_c);//让GPU启动一个线程来运行add()函数，函数的变量必须是保持在GPU上的

	HANDLE_ERROR(cudaMemcpy(&c,dev_c,sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost) );//将GPU的某块内存复制回CPU
	printf("2 + 7 = %d\n",c);
	cudaFree(dev_c);//释放GPU内存

	return 0 ;
};

HANDLE_ERROR()是我们定义的宏。判断是否返回了一个错误值。
一定不能在主机代码中对设备指针进行解引用，主机代码可以将这个指针作为参数传递，对其执行算术运算，甚至可以将其转换为另外一种不同的类型，但是绝对不能使用这个指针来读取或者写入内存。
设备指针的使用限制：
1，可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在设备上执行的函数。
2，可以将设备代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行内存读、写操作。
3，可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在主机上执行的函数。
4，不能在主机代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行内存读、写操作。