Introducción e instalación de CUDA

1. Introducción a CUDA

¿Qué es CUDA?

CUDA es una plataforma informática paralela y un modelo de programación desarrollado por NVIDIA que permite a los desarrolladores utilizar GPU para acelerar la informática. Con CUDA, puede ejecutar tareas informáticas masivamente paralelas en la GPU, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento informático.

Ventajas de CUDA

En comparación con la informática de CPU tradicional, CUDA tiene las siguientes ventajas:

1. Mayor capacidad de procesamiento paralelo: la GPU tiene miles de núcleos de procesamiento, que pueden manejar una gran cantidad de tareas paralelas al mismo tiempo, mientras que la CPU tiene solo una docena de núcleos.
2. La velocidad de cálculo de los elementos de la lista es más rápida: la GPU tiene una frecuencia de reloj más alta que la CPU, por lo que puede realizar tareas de cálculo más rápido.
3. Mayor ancho de banda de memoria: las GPU tienen un mayor ancho de banda de memoria que las CPU, lo que permite una lectura y escritura de datos más rápida.
4. Más capacidad de programación: CUDA proporciona un modelo de programación conveniente que permite a los desarrolladores usar fácilmente GPU para computación paralela.

2. Instalar CUDA

Descargar CUDA

Para instalar CUDA, primero debe descargar CUDA Toolkit del sitio web oficial de NVIDIA. Puede encontrar la última versión de CUDA Toolkit en: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Instalar el kit de herramientas CUDA

Después de descargar CUDA Toolkit, debe seguir los pasos a continuación para instalarlo:

1. Haga doble clic en el instalador descargado y siga las indicaciones para instalarlo. Si está instalando CUDA Toolkit por primera vez, se recomienda seleccionar la opción de instalación "Personalizada" para que pueda elegir qué componentes instalar.
2. En el cuadro de diálogo "Opciones de instalación personalizadas", seleccione los componentes que desea instalar. Se recomienda instalar los siguientes componentes:

• CUDA Toolkit: los componentes principales de CUDA, incluido el compilador de CUDA, la biblioteca de tiempo de ejecución de CUDA, etc.
• Muestras de CUDA: programas de muestra de CUDA, incluidos algunos programas de muestra que demuestran la programación de CUDA.
• Integración de CUDA Visual Studio: se utiliza para integrar CUDA en Visual Studio.

3. Haga clic en el botón "Instalar" para comenzar a instalar CUDA Toolkit.

Instalar CLion

CLion es un entorno de desarrollo integrado multiplataforma para el desarrollo de C++, que puede integrar el entorno de desarrollo CUDA. Puede encontrar la última versión de CLion en: https://www.jetbrains.com/clion/download/

Instale el complemento CUDA

Después de instalar CLion, debe instalar un complemento llamado "CUDA", que le permite realizar el desarrollo de CUDA en CLion. Para instalar el complemento CUDA, siga los pasos a continuación:

1. Abra CLion, seleccione el menú "Archivo" -> "Configuración".
2. En el cuadro de diálogo Configuración, seleccione la pestaña Complementos.
3. Busque "CUDA" en la ventana de Marketplace, busque el complemento "CUDA" y haga clic en el botón "Instalar" para instalarlo.
4. Una vez finalizada la instalación, reinicie CLion.

3. Crea un proyecto CUDA

Después de instalar el complemento CUDA, puede crear un nuevo proyecto CUDA para comenzar a escribir código CUDA. Siga los pasos a continuación:

1. Abra CLion, seleccione el menú "Archivo" -> "Nuevo proyecto".
2. En el cuadro de diálogo Nuevo proyecto, seleccione el tipo de proyecto Ejecutable de CUDA.
3. Ingrese un nombre de proyecto y una ruta, y haga clic en el botón "Crear".
4. En el cuadro de diálogo "Nuevo proyecto", seleccione la opción "Archivo único" e introduzca un nombre de archivo (por ejemplo, main.cu).
5. En el archivo "main.cu", ingrese el siguiente código:

#include <stdio.h>
__global__ void helloCUDA()
{
    
    
    printf("Hello CUDA from GPU!\n");
}
int main()
{
    
    
    helloCUDA<<<1,1>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

6. Haga clic en el botón "Ejecutar" y debería ver el mensaje "Hello CUDA from GPU!" en CLion.