cuda编程 常见面试题

cuda文件编译的流程：

CUDA（Compute Unified Device Architecture）文件的编译过程涉及到将 CUDA C/C++ 代码转化为可在 NVIDIA GPU 上执行的可执行代码。以下是 CUDA 文件编译的基本流程：

1. 源代码编写：首先，您需要编写包含 CUDA 核函数的源代码文件。CUDA 核函数是在 GPU 上执行的函数，通常在代码中以 __global__ 修饰符来声明。

2. 选择目标架构：您需要确定要针对哪个 NVIDIA GPU 架构进行编译。CUDA 提供了不同的架构选项，以便在不同的 GPU 上执行代码。您可以使用 -arch 标志来指定目标架构，例如 -arch=sm_75 表示目标架构为 NVIDIA Volta 架构。

3. 编译器选择：CUDA 编程通常使用 NVIDIA 的 nvcc 编译器。nvcc 是一个包含在 NVIDIA CUDA Toolkit 中的编译器，它能够识别和编译 CUDA C/C++ 代码。您可以使用 nvcc 来编译 CUDA 源代码。

4. 编译选项：您可以指定编译选项，以控制编译过程的各个方面，例如优化级别、生成的可执行文件名称、目标架构等。编译选项通常以命令行参数的形式传递给 nvcc 编译器。

5. 编译阶段：nvcc 编译器将源代码文件转化为中间代码，并生成 PTX（Parallel Thread Execution）汇编代码。PTX 是一种中间表示，它不依赖于具体的 GPU 架构。此后，PTX 汇编代码将进一步转化为二进制代码，以适应目标 GPU 架构。

6. 链接阶段：编译器会生成包含 CUDA 核函数的目标文件。这些目标文件需要与主机代码进行链接，以生成最终的可执行文件。在链接阶段，您可以使用普通的 C/C++ 编译器（如 gcc 或 g++）来将 CUDA 目标文件与主机代码链接在一起。

7. 生成可执行文件：最终的步骤是使用链接后的代码生成可执行文件。这个可执行文件包含了 CUDA 核函数和主机代码，可以在计算机上运行。

8. 执行程序：生成的可执行文件可以在计算机上执行，其中 CUDA 核函数将在 GPU 上运行，而主机代码将在 CPU 上运行。这使得 CPU 和 GPU 可以协同工作，执行并行计算任务。

这个流程的细节可能会因编译器版本、编译选项和目标架构的不同而有所变化。CUDA 编程通常需要开发人员熟悉 CUDA 编译器、GPU 架构和并行编程的概念，以便有效地开发和优化 CUDA 应用程序。

1.写一个ReduceKernel 《要求能够编译运行通过》

2.写一个矩阵乘

3.写一个矩阵转置

4.写一个矩阵旋转90°

5.写一个topk