通过计算100万以内素数的运行时间比较这5种语言的运行速度。

每种语言运行30次，取平均值。由于python和fortran的运行速度和Java和C++运行差距过大，python只计算了3次，Fortran运行了10次.

《 C++,Java,Python,Fortran 到底哪个更快 ? 》

《 C++ 的速度比 Java 快 2.1% ：来自计算 100 万以内质数的实验数据对比 》

各种语言的语法要求不同，算法只能尽可能写的一致。

这两篇文里对前期的实验有更详细的解释。

CUDA统计了核函数的运行时间，和数据从GPU传回CPU的时间

比如第一组数据

用时287毫秒GPU就把100万以内的素数程序运行完了，又用了4190毫秒这些结果从GPU传回CPU。

CUDA   >   C++   >   Java    >   Fortran   >   Python

151       <   815    <   832     <   114079  <   4776459

1           <    5.40   <   5.5      <   755        <    31625

也就是对这道题来说CUDA的速度是C++的5.4倍，是Java的5.5倍 ，是Fortran的755倍，是Python 的31625倍。相比较Java和C++相当于节省了80%的时间，或者一台机器当5台用。

#include "book.h"
#include "cuda_runtime.h"
#include "cpu_bitmap.h"
#include<iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
#define DIM 1000
/****************************************/
__device__ int julia(int x ,int y){
     int  j=2; 
     int i=x*DIM+y;
    int a=0;
        for(j=2; j <= (i/j); j++) {
            if(!(i%j)) {
                break; 
        if(j > (i/j)) {
         return 1;
        if(j <= (i/j)) {
         return 0;
 unsigned char *dev_bitmap;
 HANDLE_ERROR (cudaMalloc( (void**)&dev_bitmap,bitmap.image_size()));
 dim3 grid(DIM,DIM);
 cout<<(end1-start)*1000/CLOCKS_PER_SEC <<endl; 
 HANDLE_ERROR (cudaMemcpy (bitmap.get_ptr(),dev_bitmap,bitmap.image_size(),cudaMemcpyDeviceToHost ));
  end2=clock();
 cout<<(end2-end1)*1000/CLOCKS_PER_SEC <<endl;        
 bitmap.display_and_exit();
 HANDLE_ERROR (cudaFree(dev_bitmap));
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                                    关注+星标公众号，不错过精彩内容来源| CSDN原文链接：https://nibblestew.blogspot.com/2021/02/why-most-programming-lan...