ubuntu22.04+cuda11.5+gcc11.4第一个cuda程序示例

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Visual Studio Code、 Code.:Blocks、 Eclipse等。

使用虚拟机或容器: 如果你非常需要使用Visual Studio 2019，可以在Ubuntu上安装虚拟机软件(比如VirtualBox) 或容器平台(比如Docker) ，然后在虚拟机或容器中运行Windows，再在其中安装Visual Studio 2019。

使用Wine: Wine是一款允许在Linux上运行Windows应用程序的兼容层。你可以尝试使用Wine来安装和运行Visual Studio 2019，但请注意，并不是所有Windows应用程序都能在Wine下正常工作作。

使用双系统: 如果你需要长期在Linux上开发，但又需要使用VisualStudio 2019，可以考虑在计算机上设置双系统，一边运行Ubuntu，一边运行Windows

使用nano 文本编辑器创建文件，然后在终端中进行运行代码

gcc cuda example.cu -o cuda example/usr/bin/ld:cuda_example.cu: file format not recognized; treating as linker script/usr/bin/ld:cuda example.cu:5: syntax errorcollecto: error:ld returned i exit status 

类似于上述错误信息，说明使用
~gcc尝试编译CUDA代码文件cuda_example.cu’，
但
~gcc无法直接编译CUDA代码。
CUDA代码需要使用NVIDIA的nvcc~编译器进行编译，因为它包含了CUDA特定的语法和功能。
编译运行CUDA代码，您需要使用NVIDIA的~nvce”编译器，而不是gcc”。

利用nvcc编译运行代码的步骤

示例代码如下

//本示例演示了如何使用 OpenMP API 为多个 GPU 编写应用程序 #include <iostream> #include <omp.h> #include <stdio.h> // 使用 stdio 函数，因为 C++ 流不一定是线程安全的 #define checkCudaErrors(err) __checkCudaErrors(err, __FILE__, __LINE__) inline void __checkCudaErrors(cudaError_t err, const char *file, int line) { 
    if (err != cudaSuccess) { 
    std::cerr << "CUDA error at " << file << ":" << line << " - " << cudaGetErrorString(err) << std::endl; exit(EXIT_FAILURE); } } using namespace std; //一个简单的kernel，只需将每个数组元素递增 b __global__ void kernelAddConstant(int *g_a, const int b) { 
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; g_a[idx] += b; } //用于检查每个数组元素是否被设置为其索引加上 b int correctResult(int *data, const int n, const int b) {