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在GPU编程中，有三种函数的声明：
| Executed on | Only callable from | |
|---|---|---|
| __global__void KernelFunc() | device | host |
| __device__float DeviceFunc() | device | device |
| __host__float HostFunt() | host | host |
这里的host端就是指CPU，device端就是指GPU；使用__global__声明的核函数是在CPU端调用，在GPU里执行；__device__声明的函数调用和执行都在GPU中；__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。
在讲GPU并行计算之前，我们先讲一下使用GPU后能提高性能的理论值，即Amdahld定理，也就是相对串行程序而言，并行程序的加速率。
假设程序中可并行代码的比例为p，并行处理器数目是n，程序并行化后的加速率为：
Hello World程序是我们学习任何编程语言时，第一个要完成的，虽然cuda c并不是一门新的语言，但我们还是从Hello World开始Cuda编程。
#include
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
__global__ void hello_world(void)
{
printf("GPU: Hello world! Thread id : %d\n", threadIdx.x);
}
int main(){
printf("CPU: Hello world!\n");
hello_world <<<1, 10>>>();
// cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and
// tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.
cudaDeviceReset();
return 0;
} 程序中的具体语法我们后面会讲到，这里只要记住<<<1, 10>>>是调用了10个线程即可，执行上面的程序，会打印出10个GPU的Hello World，这个就是SIMD，即单指令多线程，多个线程执行相同的指令，就像程序中的这个10个线程同时执行打印Hello Wolrd的这个指令一样。
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