AMD并没有CUDA架构。CUDA架构是由英伟达公司开发的一种专门用于图形处理器(GPU)的并行计算架构。由于CUDA架构使用了英伟达公司独有的技术,因此只能在英伟达GPU上使用。
然而,AMD也开发了自己的GPU并行计算架构,称为AMD Stream。该架构支持OpenCL,这是一种开放标准的并行编程语言,可以在不同的GPU(包括英伟达和AMD)上运行代码。
下面是一个简单的使用OpenCL进行向量加法的代码示例:
#include
#include
#include
#define N 1024
const char *kernelSource = "\n\
__kernel void vecadd( __global int *a, \n\
__global int *b, \n\
__global int *c) \n\
{ \n\
int gid = get_global_id(0); \n\
c[gid] = a[gid] + b[gid]; \n\
} \n\
";
int main() {
cl_device_id device_id;
cl_context context;
cl_command_queue command_queue;
cl_mem a_mem_obj;
cl_mem b_mem_obj;
cl_mem c_mem_obj;
cl_program program;
cl_kernel kernel;
cl_platform_id platform_id;
cl_uint ret_num_devices;
cl_uint ret_num_platforms;
cl_int ret;
int a[N], b[N], c[N];
for (int i = 0; i < N; i++) {
a[i] = i;
b[i] = N - i;
}
// Get platform info
ret = clGetPlatformIDs(1, &platform_id, &ret_num_platforms);
// Get device info
ret = clGetDeviceIDs(platform_id, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device_id, &ret_num_devices);
// Create context
context = clCreateContext(NULL, 1, &device_id, NULL, NULL, &ret);
// Create command queue
command_queue = clCreateCommandQueue(context, device_id, 0, &ret);
// Create memory objects
a_mem_obj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, N * sizeof(int), NULL, &ret);
b_mem_obj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, N * sizeof(int), NULL, &ret);
c_mem_obj = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY