Использование CUDA в Go: Библиотека go-cuda

Введение

CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это параллельная вычислительная платформа и программная модель, разработанная компанией NVIDIA. Она позволяет разработчикам использовать графические процессоры (GPU) для выполнения вычислений, значительно ускоряя выполнение задач, требующих больших вычислительных ресурсов. В этой статье мы представим библиотеку go-cuda, которая предоставляет простые и удобные интерфейсы для работы с CUDA на языке программирования Go.

Установка библиотеки

1. Инициализируйте проект Go: Если у вас еще нет проекта, создайте его и инициализируйте модуль Go.

   go mod init ваш_проект

2. Загрузите библиотеку go-cuda:
   go get github.com/Fugilove/go-cuda/src/cuda

   Примеры использования

   Пример 1: Сложение векторов

   В этом примере мы создадим простую программу для сложения двух векторов с использованием CUDA.

// examples/vec_add.go package main  /* #include <cuda_runtime.h> extern void VecAdd(float* A, float* B, float* C, int N); */ import "C" import (     "fmt"     "unsafe"     "github.com/Fugilove/go-cuda/src/cuda" )  func main() {     N := 1024     size := N * 4      cuda.Init()      h_A := make([]float32, N)     h_B := make([]float32, N)     h_C := make([]float32, N)      for i := 0; i < N; i++ {         h_A[i] = float32(i)         h_B[i] = float32(i * 2)     }      d_A := cuda.AllocateMemory(size)     d_B := cuda.AllocateMemory(size)     d_C := cuda.AllocateMemory(size)      cuda.CopyToDevice(d_A, unsafe.Pointer(&h_A[0]), size)     cuda.CopyToDevice(d_B, unsafe.Pointer(&h_B[0]), size)      C.VecAdd((*C.float)(d_A), (*C.float)(d_B), (*C.float)(d_C), C.int(N))      cuda.CopyToHost(unsafe.Pointer(&h_C[0]), d_C, size)      for i := 0; i < 10; i++ {         fmt.Printf("h_C[%d] = %f\n", i, h_C[i])     }      cuda.FreeMemory(d_A)     cuda.FreeMemory(d_B)     cuda.FreeMemory(d_C) } 

Пример 2: Управление памятью

Этот пример демонстрирует, как выделить и освободить память на устройстве с помощью go-cuda.

// examples/memory_management.go package main  import (     "fmt"     "github.com/Fugilove/go-cuda/src/cuda" )  func main() {     size := 1024 * 4      cuda.Init()      d_ptr := cuda.AllocateMemory(size)     fmt.Println("Memory allocated on device")      cuda.FreeMemory(d_ptr)     fmt.Println("Memory freed on device") } 

Пример 3: Управление устройством

Пример демонстрирует, как получить количество CUDA-устройств и их свойства.

// examples/device_management.go package main  import (     "fmt"     "github.com/Fugilove/go-cuda/src/cuda" )  func main() {     cuda.Init()      count := cuda.GetDeviceCount()     fmt.Printf("Number of CUDA devices: %d\n", count)      for i := 0; i < count; i++ {         name := cuda.GetDeviceProperties(i)         fmt.Printf("Device %d: %s\n", i, name)     } } 

Пример 4: Потоки и события

Пример демонстрирует использование потоков и событий CUDA для синхронизации задач.

// examples/streams_events.go package main  import (     "fmt"     "github.com/Fugilove/go-cuda/src/cuda" )  func main() {     cuda.Init()      stream := cuda.CreateStream()     event := cuda.CreateEvent()      // Запуск некоторых ядер (не реализовано здесь) и использование потока и события      cuda.RecordEvent(event, stream)     cuda.SynchronizeEvent(event)      fmt.Println("Event synchronized")      cuda.DestroyEvent(event)     cuda.DestroyStream(stream) } 

В заключение могу сказать что это интересный эксперимент «это может и не работать» но буду рад обратной связи и если найдёте ошибки с радостью их приму