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