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如果我们想使用每个线程来计算向量加法的一个输出元素，那么将线程/块索引映射到数据索引的表达式是什么？
答：C -
假设我们想用每个线程来计算向量加法的两个（相邻）元素。将线程/块索引映射到i（由线程处理的第一个元素的数据索引）的表达式是什么？
答：C -
我们想用每个线程来计算向量加法的两个元素。每个线程块处理2*blockDim.x连续的元素，形成两个部分。每个块中的所有线程将首先处理一个部分，每个线程处理一个元素。然后，他们都将移动到下一节，每个部分处理一个元素。假设变量i应该是线程处理的第一个元素的索引。将线程/块索引映射到第一个元素的数据索引的表达式是什么？
答：D -
对于向量加法，假设向量长度为8000，每个线程计算一个输出元素，线程块大小为1024线程。程序员将内核启动配置为具有最小数量的线程块，以覆盖所有输出元素。网格中将有多少个线程？
答：C -
如果我们想在CUDA设备全局内存中分配一个v整数元素的数组，对于cudaMalloc调用的第二个参数，适当的表达式是什么？
答：C -
如果我们想分配一个由n个浮点元素组成的数组，并有一个foating-point指针变量d_A来指向分配的内存，那么cudaMalloc（）调用的第一个参数的适当表达式是什么？
答：D -
如果我们想从主机数组h_A（h_A是源数组元素0的指针）复制3000字节的数据到设备数组d_A（d_A是目标数组元素0的指针），那么CUDA中此数据副本的适当APl调用是什么？
答：C -
如何声明可以适当接收CUDA API调用的返回值的变量err？
答：C -
一名新的暑期实习生对CUDA感到沮丧。他一直抱怨CUDA非常乏味：他不得不声明他计划在主机和设备上执行的许多功能两次，一次作为主机功能，一次作为设备功能。你的回应是什么？
答： 对于新接触 CUDA 的开发者来说，CUDA 编程模型的一些要求可能会感到有些重复和繁琐，特别是在声明函数（即“kernels”）时需要区分主机（host）和设备（device）代码。对于这位实习生的困扰，以下是一些可能的回应和建议：
解释 CUDA 的设计理由:
解释为什么需要在主机和设备上分别声明函数。在 CUDA 中，主机（CPU）和设备（GPU）有着不同的内存空间和执行环境。因此，需要明确指出哪些函数是在主机上运行，哪些是在设备上运行。这样的设计有助于优化性能，因为它允许开发者精确控制代码在硬件上的执行方式。
使用 host 和 device 修饰符:
在 CUDA 中，可以使用 host 和 device 修饰符来声明函数，这样一个函数就可以在主机和设备上都执行。这可以减少一些重复性的代码声明。例如：
__host__ __device__ void myFunction() {
// ...函数实现...
}
模板和宏:
如果有大量重复代码，可以考虑使用宏或模板来减少重复。虽然这可能会使代码的可读性降低，但它可以减少代码量并提高开发效率。
代码组织和抽象:
鼓励实习生寻找提高代码可重用性的方法。例如，共享的逻辑可以抽象成函数库，或者在主机和设备代码之间共享代码片段。
利用现代 CUDA 特性:
随着 CUDA 的发展，一些新特性可以减少代码的重复。例如，CUDA Unified Memory（统一内存）允许主机和设备共享内存，这样就不需要手动管理不同内存空间的数据传输。
学习和耐心:
鼓励实习生保持学习和实践。熟悉 CUDA 编程模型后，许多最初看起来乏味的任务会变得更加直观。同时，随着经验的积累，他们可以学会编写更高效和更优雅的 CUDA 代码。
最后，理解 CUDA 的设计理念和编程模型对于开发高效的 GPU 加速应用是很重要的。随着经验的积累，实习生将能更好地掌握如何在这个平台上进行高效编程，并可能开始欣赏 CUDA 那些特别设计的地方，这些设计使得高性能并行计算成为可能。
