在 CUDA 编程时遇到 出现 无法解析外部符号 thread Idx 或 block Idx 或grid Idx 问题的解决办法 在 CUDA 编程之前要确保工程项目的配置属性一致性如图一所示。然后点击项目—>属性确保配置属性无误。 VC++ 目录 可执行文件目录：…\NVIDIA GPU Computing Toolkit\ CUDA \v10.2\bin 包含目录：…\NVIDIA GPU Computing To...

CUDA （Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA 是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 该资源主要由Introduction、Utilities、Concepts_and_Techniques、 CUDA _Features、 CUDA _Libraries等6个模块组成， 用于进行 CUDA 的使用示例演示。 开发者需提前安装 CUDA 和Cudnn(需结合电脑显卡情况), 然后使用Visual studio打开上述工程文件来进行编译和调试。 Visual studio版本需在2017以上。

在实现 CUDA 加速的 C 程序中，需要使用 NVIDIA CUDA 开发工具包。该工具包提供了用于编写高效 CUDA C 代码的 API 和工具。 首先，你需要将待加速的部分的代码移植到 CUDA C 程序中，并使用 CUDA 关键字标记为 GPU 可执行的“核函数”。然后，你可以使用 CUDA API 调用核函数，并在 CPU 和 GPU 之间传递数据。 例如，以下是一个使用 CUDA 加速的 C 程序的示例： #include < cuda .h> __global__ void add_kernel(int *a, int *b, int *c, int n) { int i = block Idx .x * block Dim .x + thread Idx .x; if (i < n) { c[i] = a[i] + b[i]; int main() { int a[100], b[100], c[100]; // Initialize input arrays on the host // ... int *dev_a, *dev_b, *dev_c; cuda Malloc((void **)&dev_a, 100 * sizeof(int)); cuda Malloc((void **)&dev_b, 100 * sizeof(int)); cuda Malloc((void **)&dev_c, 100 * sizeof(int)); cuda Memcpy(dev_a, a, 100 * sizeof(int), cuda MemcpyHostToDevice); cuda Memcpy(dev_b, b, 100 * sizeof(int), cuda MemcpyHostToDevice); add_kernel<<<10, 10>>>(dev_a, dev_b, dev_c, 100); cuda Memcpy(c, dev_c, 100 * sizeof(int), cuda MemcpyDeviceToHost); // Print results on the host // ... cuda Free(dev_a); cuda Free(dev_b); cuda Free(dev_c); return 0; 在这个示例中，核函数 `add_kernel` 计算两个数组的和，并将结果存储在第三个数组中。程序使用 CUDA API 在 GPU 上分配内