CUDA_HelloWorld.cu

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>

cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size);

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

int main()
{
    const int arraySize = 5;
    const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
    const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
    int c[arraySize] = { 0 };

    // Сложение векторов на GPU.
    cudaError_t cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);

	//Если запуск прошел не успешно выводим сообщение
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "addWithCuda failed!");
        return 1;
    }


    printf("{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",
		c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);

    // cudaDeviceReset должен вызываться перед выходом для того, чтобы 
	// инструменты профилирования и отслеживания показали полные данные. 
    cudaStatus = cudaDeviceReset();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaDeviceReset failed!");
        return 1;
    }
	system("pause");
    return 0;
}

// Вспомогательная функция использования CUDA для параллельного сложения векторов.
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size)
{
	//Указатели на данные в памяти GPU
    int *dev_a = 0;
    int *dev_b = 0;
    int *dev_c = 0;

    cudaError_t cudaStatus;

    // Выбор GPU для запуска, можно менять в системах с несколькими GPU.
    cudaStatus = cudaSetDevice(0);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?");
        goto Error;
    }

    // Выделение GPU памяти для трех векторов (два входных, один выходной)    .
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
        goto Error;
    }

    // Копировние исходных векторов из оперативной памяти в память GPU.
    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

    // Запуск GPU с одним потоком на каждый элемент вектора.
    addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);

    // Проверка на ошибки при запуске
    cudaStatus = cudaGetLastError();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "addKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
        goto Error;
    }
    
    // cudaDeviceSynchronize ждет окончания работы всехъ потоков, и возвращает
    // любые ошибки, возникающие во время запуска.
    cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!\n", cudaStatus);
        goto Error;
    }

    // Копирование результирующих данных из памяти GPU (device)в оперативную память (host).
    cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
        goto Error;
    }

Error:
	//Освобождение памяти на видеокарте
    cudaFree(dev_c);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    
    return cudaStatus;
}