在CUDA程式設計中的函式：
A，總述
1，CUDA內建函式
CUDA內建函式是由NVIDIA提供的，用於支援CUDA程式設計模型的一系列預定義函式。這些函式包括記憶體管理（如cudaMalloc、cudaFree）、資料複製（如cudaMemcpy）、同步操作（如cudaDeviceSynchronize）、數學運算（如sin、cos等數學函式在裝置程式碼中的版本，如__sinf）等。這些函式是CUDA程式設計中不可或缺的一部分，它們提供了與GPU硬體互動的基本介面。
2，程式設計師可自由編寫的函式
除了CUDA內建函式外，程式設計師還可以根據自己的需求編寫自定義的CUDA核函式（Kernel Functions）和其他輔助函式。CUDA核函式是使用__global__關鍵字宣告的函式，它們將在GPU上並行執行。程式設計師可以定義核函式的名稱、引數和返回型別（儘管核函式的返回型別通常被限制為void），並在核函式體內實現具體的計算邏輯。
此外，程式設計師還可以編寫在主機（CPU）上執行的普通C/C++函式，這些函式可以呼叫CUDA執行時API來管理GPU資源、啟動核函式等。這些函式可以像普通的C/C++函式一樣被命名和編寫，但它們需要與CUDA執行時API進行互動以利用GPU的平行計算能力。
總而言之，CUDA內建函式：由NVIDIA提供，用於支援CUDA程式設計模型，包括記憶體管理、資料複製、同步操作和數學運算等。程式設計師可自由編寫的函式：包括自定義的CUDA核函式和在主機上執行的普通C/C++函式，用於實現特定的計算邏輯和管理GPU資源。在編寫CUDA程式時，程式設計師需要熟練掌握CUDA內建函式的使用，並根據實際需求編寫自定義的函式來實現特定的功能。
CUDA內建函式是NVIDIA提供的一系列預定義函式，用於支援CUDA程式設計模型，包括記憶體管理、資料複製、同步操作、數學運算等多種功能。以下是十個CUDA內建函式的例子：
B。內建函式舉例
cudaMalloc
用途：在GPU上動態分配記憶體。
原型：cudaError_t cudaMalloc(void **devPtr, size_t size);
描述：與C語言中的malloc函式類似，但此函式在GPU的記憶體中分配記憶體。
cudaFree
用途：釋放之前透過cudaMalloc分配的記憶體。
原型：cudaError_t cudaFree(void* devPtr);
描述：與C語言中的free函式類似，但用於釋放GPU記憶體。
cudaMemcpy
用途：在GPU和CPU之間複製資料。
原型：cudaError_t cudaMemcpy(void *dst, const void *src, size_t count, cudaMemcpyKind kind);
描述：支援多種資料複製方向，如從主機到裝置、從裝置到主機等。
cudaMemcpyAsync
用途：非同步地在GPU和CPU之間複製資料。
原型：cudaError_t cudaMemcpyAsync(void *dst, const void *src, size_t count, cudaMemcpyKind kind, cudaStream_t stream = 0);
描述：與cudaMemcpy類似，但可以在不阻塞CPU的情況下執行。
cudaMemset
用途：將GPU記憶體中的位元組設定為特定值。
原型：cudaError_t cudaMemset(void *devPtr, int value, size_t count);
描述：類似於C語言中的memset函式，但用於GPU記憶體。
cudaDeviceSynchronize
用途：同步所有GPU操作，等待所有之前發出的非同步命令完成。
原型：cudaError_t cudaDeviceSynchronize(void);
描述：確保在繼續執行之前，所有GPU操作都已完成。
cudaThreadSynchronize
用途：同步當前執行緒塊的所有執行緒。
原型：__syncthreads();（注意：這不是一個API呼叫，而是一個CUDA內建的同步原語）
描述：確保當前執行緒塊中的所有執行緒都達到同步點，常用於執行緒間的資料依賴和同步。
cudaEventCreate
用途：建立一個事件，用於測量GPU操作的時間或進行同步。
原型：cudaError_t cudaEventCreate(cudaEvent_t *event);
描述：事件是CUDA中用於效能測量和同步的機制之一。
cudaEventRecord
用途：記錄一個事件，通常與效能測量相關。
原型：cudaError_t cudaEventRecord(cudaEvent_t event, cudaStream_t stream = 0);
描述：在指定的流中記錄一個事件，用於後續的時間測量或同步。
cudaEventElapsedTime
用途：計算兩個事件之間的時間差，通常用於效能分析。
原型：cudaError_t cudaEventElapsedTime(float *milliseconds, cudaEvent_t start, cudaEvent_t end);
描述：測量兩個事件之間的時間差，以毫秒為單位。
這些CUDA內建函式為開發者提供了強大的工具，以利用NVIDIA GPU的強大計算能力進行高效的資料處理和計算任務。
C，自編函式
在CUDA（Compute Unified Device Architecture）程式設計中，核函式（Kernel）是GPU上並行執行的函式，它們使用__global__關鍵字進行宣告。核函式的具體實現取決於應用的需求和演算法的設計。下面案例僅僅是一些零零星星的核函式示例。
核函式的常見型別和用途
資料並行處理：如向量加法、矩陣乘法等，這類核函式透過並行處理大量資料來加速計算。影像處理：包括影像濾波、邊緣檢測、影像變換等，利用GPU的平行計算能力處理畫素資料。物理模擬：如流體動力學模擬、粒子系統模擬等，透過平行計算加速物理現象的模擬過程。深度學習：卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）等模型的前向傳播和反向傳播，是CUDA核函式在深度學習領域的重要應用。
核函式示例
以下是一些簡單的核函式示例，用於說明CUDA核函式的基本結構和用法。
示例1：向量加法
cuda
__global__ void VecAdd(float* A, float* B, float* C, int numElements)
{
int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (i < numElements)
C[i] = A[i] + B[i];
}
示例2：矩陣乘法
cuda
__global__ void MatMul(float* A, float* B, float* C, int numARows, int numACols, int numBCols)
{
int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (row < numARows && col < numBCols) {
float sum = 0.0f;
for (int e = 0; e < numACols; ++e)
sum += A[row * numACols + e] * B[e * numBCols + col];
C[row * numBCols + col] = sum;
}
}
示例3：影像濾波（如均值濾波）
cuda
__global__ void ImageFilter(unsigned char* input, unsigned char* output, int width, int height)
{
int x = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
int y = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim.y;
if (x < width && y < height) {
int sum = 0;
int count = 0;
for (int dx = -1; dx <= 1; ++dx) {
for (int dy = -1; dy <= 1; ++dy) {
int nx = x + dx;
int ny = y + dy;
if (nx >= 0 && nx < width && ny >= 0 && ny < height) {
sum += input[ny * width + nx];
count++;
}
}
}
output[y * width + x] = sum / count;
}
}
請注意，上述示例僅用於說明CUDA核函式的基本概念和結構。在實際應用中，核函式的設計和實現將取決於具體的應用需求和GPU的架構特性。