CUDA编程做法：

GPU中的每个线程(核)有一个独立序号叫index，那么只要序号从0到9的线程执行c[index] = a[index] + b[index];就可以实现以上的for循环。以下为代码示例：

[mw_shl_code=bash,true]#include  

#include  



define N 10；/* 定义10个GPU运算线程 */  

define SIZE N*sizeof(int);



/* 运行在GPU端的程序 */  

__global__ void vectorADD(int* a, int* b, int* c)  

{  

     int index = threadIdx.x;//获得当前线程的序号  

     if(index < blockDim.x)  

         c[index] = a[index] + b[index];  

}  

  

int main ()  

{  

        /* 本地开辟三个数组存放我们要计算的内容 */  

        int* a = (int*) malloc (SIZE);  

        int* b = (int*) malloc (SIZE);  

        int* c = (int*) malloc (SIZE);  

        /* 初始化数组A, B和C */  

        for(int i=0; i
        {  

                h_a = i;  

                h_b = i;  

        }  

            

        /* 在GPU上分配同样大小的三个数组 */  

        int* d_a;  

        int* d_b;  

        int* d_c;  

        cudaMalloc((void**)&d_a, SIZE);  

        cudaMalloc((void**)&d_b, SIZE);  

        cudaMalloc((void**)&d_c, SIZE);  

  

        /* 把本地的数组拷贝进GPU内存 */  

        cudaMemcpy(d_a, a, SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);  

        cudaMemcpy(d_b, b, SIZE, cudaMemcpyHostToDevice);  

     

        /* 定义一个GPU运算块 由 10个运算线程组成 */  

        dim3 DimBlock = N;  

        /* 通知GPU用10个线程执行函数vectorADD */  

        vectorADD<<<1, dimblock="">>>(d_a, d_b, d_c);  

        /* 将GPU运算完的结果复制回本地 */  

        cudaMemcpy(c, d_c, SIZE, cudaMemcpyDeviceToHost);  

         

        /* 释放GPU的内存 */  

        cudaFree(d_a);  

        cudaFree(d_b);  

        cudaFree(d_c);  

  

        /* 验证计算结果 */  

        for(int j=0; j
                printf(“%d “, c[j]);  

        printf(“\n”);  

}  [/mw_shl_code]