⑴ linux下，.cu文件生成.a后，其他.cpp文件调用该静态链接库的问题
可以的是不是提示缺少cuda运行时环境？编译选项里面加上 -L $CUDA_HOME/lib64 -lcuda -lcudart试试 其中$CUDA_HOME是你的cuda安装目录
⑵ 如何学习cuda c
1、CUDAC编写WindowsConsoleApplication
下面我们从一个简单的例子开始学习CUDAC。
打开VS，新建一个CUDAWinApp项目，项目名称为Vector，解决方案名称为CUDADemo。依次点击“确定”，“下一步”，选择Emptyproject。点击“Finished”。这样一个CUDA的项目就建成了。
右键点击Vector项目，依次选择“添加”、“新建项”、“代码”、“CUDA”。在名称中输入要添加的文件名。如Vector.cu。然后点击添加。
下面在Vector.cu文件里实现两个向量相加的程序。
//添加系统库
#include
#include
//添加CUDA支持
#include
__global__voidVecAdd(float*A,float*B,float*C);
__host__voidrunVecAdd(intargc,char**argv);
intmain(intargc,char**argv)
{
runVecAdd(argc,argv);
CUT_EXIT(argc,argv);
}
__host__voidrunVecAdd(intargc,char**argv)
{//初始化host端内存数据
constunsignedintN=8;//向量维数
constunsignedintmemSize=sizeof(float)*N;//需要空间的字节数
float*h_A=(float*)malloc(memSize);
float*h_B=(float*)malloc(memSize);
float*h_C=(float*)malloc(memSize);
for(unsignedinti=0;i<N;i++)
{h_A[i]=i;h_B[i]=i;}
//设备端显存空间
float*d_A,*d_B,*d_C;
//初始化Device
CUT_DEVICE_INIT(argc,argv);
CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_A,memSize));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_B,memSize));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&d_C,memSize));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(d_A,h_A,memSize,cudaMemcpyHostToDevice));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(d_B,h_B,memSize,cudaMemcpyHostToDevice));
VecAdd<<<1,N,memSize>>>(d_A,d_B,d_C);
CUT_CHECK_ERROR("Kernelexecutionfailed");
CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(h_C,d_C,memSize,cudaMemcpyDeviceToHost));
for(unsignedinti=0;i<N;i++)
{printf("%.0f",h_C[i]);}
free(h_A);free(h_B);free(h_C);
CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_A));
CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_B));
CUDA_SAFE_CALL(cudaFree(d_C));
}
__global__voidVecAdd(float*A,float*B,float*C)
{
//分配sharedmemory
extern__shared__floats_A[];
extern__shared__floats_B[];
extern__shared__floats_C[];
//从globalmemory拷贝到sharedmemory
constunsignedinti=threadIdx.x;
s_A[i]=A[i];
s_B[i]=B[i];
//计算
s_C[i]=s_A[i]+s_B[i];
//拷贝到globalmemory
C[i]=s_C[i];
}
由于这里不是讲CUDA编程的，关于它的编程模型已经超出了我要介绍的范围，您可以阅读《GPU高性能运算之CUDA》来获得CUDA编程模型的知识。
编译Vector项目，执行此项目后会得到图1如下输出：
图1Vector项目执行结果
2、CUDAC编写DLL模块
更多情况下的您的软件可能只是使用CUDA来实现一段程序的加速，这种情况下我们可以使用CUDAC编写DLL来提供接口。下面我们就将例1编译成DLL。
在刚才的CUDADemo解决方案目录下添加一个新的CUDA项目（当然您也可以重新建立一个解决方案）。项目名为VecAdd_dynamic。ApplicationType选为DLL，AdditionalOptions选择EmptyProject。
第一步，添加头文件，文件名最好与工程名同名，这样便于您的维护工作。这里我向项目中添加了VecAdd_dynamic.h，在此头文件中添加如下代码
#ifndef_VECADD_DYNAMIC_H_
#define_VECADD_DYNAMIC_H_
//并行计算N维向量的加法
__declspec(dllexport)voidVecAdd(float*h_A,float*h_B,float*h_C,intN);
#endif
第二步，添加cpp文件，文件名为VecAdd_dynamic.cpp，在此文件中添加如下代码
#include
#include"VecAdd_dynamic.h"
#ifdef_MANAGED
#pragmamanaged(push,off)
#endif
BOOLAPIENTRYDllMain(HMODULEhMole,DWORDul_reason_for_call,LPVOIDlpReserved)
{
returnTRUE;
}
#ifdef_MANAGED
#pragmamanaged(pop)
#endif
第三步，添加def文件，此文件的功能就是确保其它厂商的编译器能够调用此DLL里的函数。这一点非常关键，因为您的程序可能用到多个厂家的编译器。文件名为VecAdd_dynamic.def。向该文件中添加：
EXPORTS
VecAdd
第四步，添加cu文件，文件名为VecAdd_dynamic.cu。注意此文件最好直接添加到项目目录下，不要添加到源文件选项卡或其它已有的选项卡下。
在cu文件里添加如下代码，实现要导出的函数。
#include
#include
#include
#if__DEVICE_EMULATION__
boolInitCUDA(void)
{returntrue;}
#else
boolInitCUDA(void)
{
intcount=0;
inti=0;
cudaGetDeviceCount(&count);
if(count==0)
{
fprintf(stderr,"Thereisnodevice./n");
returnfalse;
}
for(i=0;i<count;i++)
{
cudaDevicePropprop;
if(cudaGetDeviceProperties(&prop,i)==cudaSuccess)
{
if(prop.major>=1)
{break;}
}
}
if(i==count)
{
fprintf(stderr,"ThereisnodevicesupportingCUDA./n");
returnfalse;
}
cudaSetDevice(i);
printf("CUDAinitialized./n");
returntrue;
}
#endif
__global__voidD_VecAdd(float*g_A,float*g_B,float*g_C,intN)
{
unsignedinti=threadIdx.x;
if(i<N)
{g_C[i]=g_A[i]+g_B[i];}
}
voidVecAdd(float*h_A,float*h_B,float*h_C,intN)
{
if(!InitCUDA())
{return;}
float*g_A,*g_B,*g_C;
unsignedintsize=N*sizeof(float);
CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&g_A,size));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&g_B,size));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&g_C,size));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(g_A,h_A,size,cudaMemcpyHostToDevice));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(g_B,h_B,size,cudaMemcpyHostToDevice));
D_VecAdd<<<1,N>>>(g_A,g_B,g_C,N);
CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpy(h_C,g_C,size,cudaMemcpyDeviceToHost));
cudaFree(g_A);cudaFree(g_B);cudaFree(g_C);
}
第五步，如果您已经正确完成了以上四步，那么剩下的就只有编译，只要您用过VS，这一步就不需要我介绍了吧。成功之后，在您的解决方案文件目录下的Debug文件夹下会有一个VecAdd_dynamic.dll文件。
3、在.NET中使用CUDAC编写的DLL
下面介绍在托管程序中如何使用VecAdd_dynamic.dll。
第一步，在上面的解决方案CUDADemo下添加一个C++/CLR的Windows窗体应用程序，工程名为NETDemo（当然您也可以重新建一个解决方案，工程名也是随意的）。
第二步，在窗体上添加一个按钮，名字随意，我将它的现实文本改为“调用CUDA_DLL”，给这个按钮添加click事件。我们的代码将在这个事件里添加调用VecAdd()的程序。在窗体上添加一个文本框用来显示调用输出的结果。
第三步，代码实现。为工程NETDemo添加一个头文件，我将它命名为Win32.h，这个文件中主要是实现VecAdd()函数的导入。在此文件中添加如下代码
#pragmaonce
namespaceWin32
{
usingnamespaceSystem::Runtime::InteropServices;
[DllImport("VecAdd_dynamic.dll",EntryPoint="VecAdd",CharSet=CharSet::Auto)]
extern"C"voidVecAdd(float*h_A,float*h_B,float*h_C,intN);
}
在Form1.h中，#pragmaonce之后namespaceNETDemo之前添加以下代码。
#include"Win32.h"
#include
在button1_Click()中添加如下代码
intN=8;
float*h_A=(float*)malloc(N*sizeof(float));
float*h_B=(float*)malloc(N*sizeof(float));
float*h_C=(float*)malloc(N*sizeof(float));
for(inti=0;i<N;i++)
{h_A[i]=i;h_B[i]=i;}
Win32::VecAdd(h_A,h_B,h_C,N);
String^reslut;
for(inti=0;i<N;i++)
{reslut+=Convert::ToString(h_C[i])+",";}
this->textBox1->Text=Convert::ToString(reslut);
free(h_A);free(h_B);free(h_C);
第四步、执行NETDemo项目。点击“调用CUDA_DLL”，您会看到图3所示的结果
图3NETDemo运行结果
到现在为止您已经完全可以正确使用CUDA了。
⑶ CU文件怎么打开
TD文件,这是个迅雷占位文件,主要用来占用硬盘空间,防止文件没下完就硬盘不够而前功尽弃,CFG是配置文件,主要用来记录下载路径和网络资源.下完了应该有一个相同文件名的EXE或者RAR或者其他文件.如果用的是迅雷标准版,可以继续下载,如果用的是迷你版,对不起,你得重新下载.这是下载软件的预备文件,.td文件说明还没有下载完,是不能打开的,你可以用下载软件的断点续传功能继续下载.
⑷ 如何在cu文件中使用openmp
替你顶一下
⑸ 如何在c++中调用.cu文件
c++程序在编译后,在目标路径下会生成多个文件： Debug文件夹(*.exe,*.ilk,*.obj,*.pch,*.pdb,*.idb,*,pdb),*.cpp,*.dsp,*.ncb,*.plg *.exe:是生成的可执行文件 *.ilk:当选定渐增型编译连接时，连接器自动生成ILK文件，记录连接信息 *.obj:是目标…
⑹ 在linux下怎么运行cuda的.cu文件 怎么为他建立makefile文件，请举个小程序的例子说明
它好像有个toolkit 之类的东西，我具体忘了，你可以去cuda的网页上下载。解压后里面有例子，包括makefile。
⑺ 在linux下怎么运行cuda的.cu文件
举个例子：add.cu编译：nvcc -o add add.cu运行：./add
