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说明:以下内容暂时作为笔记,尚未验证。
Rust 通过第三方库来支持 CUDA 编程,其中最知名的是 cuda-sys
和更高级的封装库如 rust-cuda
或 accel
。以下是一个简单的 Rust CUDA 源代码例子,它展示了如何在 Rust 中调用 CUDA 核函数。
首先,你需要安装 CUDA Toolkit 并配置好环境。然后,你可以通过 Cargo 添加对 cuda-sys
或其他 CUDA 库的依赖。
以下是一个简单的示例,它使用了 rust-cuda
库(请注意,这个示例可能需要根据你安装的 CUDA 版本和 rust-cuda
的具体版本来调整):
// 引入必要的 crate extern crate rust_cuda; extern crate cuda_driver_sys as cuda_driver; use rust_cuda::common::DeviceCopy; use rust_cuda::runtime::RuntimeApi; use std::ffi::CString; use std::ptr; // 定义 CUDA 核函数 #[allow(non_snake_case)] #[no_mangle] pub extern "C" fn vec_add(a: *const f32, b: *const f32, c: *mut f32, len: usize) { let mut i = 0; while i < len { unsafe { *c.offset(i as isize) = *a.offset(i as isize) + *b.offset(i as isize); } i += 1; } } fn main() { // 初始化 CUDA 运行时 let _context = rust_cuda::init(None).unwrap(); let device = rust_cuda::Device::get_device(0).unwrap(); let context = rust_cuda::Context::new(&device, None, None).unwrap(); let stream = rust_cuda::Stream::new(context, cuda_driver::CU_STREAM_NON_BLOCKING).unwrap(); let len = 256; let mut a_h = vec![1.0f32; len]; let mut b_h = vec![2.0f32; len]; let mut c_h = vec![0.0f32; len]; // 分配设备内存 let a_d = rust_cuda::memory::DeviceBuffer::new(&context, len * std::mem::size_of::<f32>()).unwrap(); let b_d = rust_cuda::memory::DeviceBuffer::new(&context, len * std::mem::size_of::<f32>()).unwrap(); let c_d = rust_cuda::memory::DeviceBuffer::new(&context, len * std::mem::size_of::<f32>()).unwrap(); // 将数据从主机复制到设备 a_d.copy_from_slice(&a_h, stream).unwrap(); b_d.copy_from_slice(&b_h, stream).unwrap(); // 加载 CUDA 模块 let ptx = CString::new(include_str!("vec_add.ptx")).unwrap(); let module = rust_cuda::module::Module::load_from_string(&ptx).unwrap(); let function = module.get_function("vec_add").unwrap(); // 设置核函数参数并执行 let block = (1, 1, 1); let grid = (1, 1); unsafe { function.launch(&grid, &block, Some(stream), a_d.as_device_ptr(), b_d.as_device_ptr(), c_d.as_device_ptr(), len).unwrap(); } stream.synchronize().unwrap(); // 将结果从设备复制回主机 c_d.copy_to_slice(&mut c_h, stream).unwrap(); stream.synchronize().unwrap(); // 验证结果 for i in 0..len { assert_eq!(c_h[i], 3.0); } // 清理资源 drop(stream); drop(context); }
在这个例子中,vec_add
是一个 CUDA 核函数,它接受两个浮点数组 a
和 b
,以及一个输出数组 c
,数组的长度由 len
指定。核函数将数组 a
和 b
对应位置的元素相加,并将结果存储在数组 c
中。
在 main
函数中,我们首先初始化 CUDA 运行时,然后分配设备内存,并将数据从主机复制到设备。接着,我们加载包含 vec_add
核函数的 CUDA 模块,并设置核函数的参数。最后,我们执行核函数,将结果从设备复制回主机,并验证结果的正确性。
请注意,这个示例代码是一个简化的例子,用于演示 Rust 中 CUDA 编程的基本概念。在实际应用中,你可能需要处理更复杂的场景和错误处理逻辑。
此外,vec_add.ptx
应该是一个包含编译后的 CUDA 核函数的 PTX 文件。你可以使用 NVIDIA 的 nvcc
编译器将 CUDA C/C++ 代码编译成 PTX 文件。在这个例子中,vec_add
核函数的 CUDA C/C++ 代码可能如下所示:
__global__ void vec_add(float* a, float* b, float* c, int len) {
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < len) {
c[i] = a[i] + b[i];
}
}
这段代码需要使用 NVIDIA 的 CUDA Toolkit 进行编译,以生成 PTX 文件供 Rust 程序使用。
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