P1000显卡CUDA核心

P1000显卡是一款由NVIDIA公司开发的专业级图形处理器，采用Pascal架构，拥有640个CUDA核心和4GB GDDR5显存。CUDA是英伟达推出的基于GPU的并行计算平台和编程模型，可以利用显卡强大的并行计算能力加速各种科学计算、图像处理和深度学习等应用。

在使用P1000显卡进行CUDA编程时，需要使用CUDA Toolkit进行开发和调试。以下是一个简单的CUDA程序示例，用于计算两个向量之间的点积：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>

#define N 1000000

__global__
void dot(float* a, float* b, float* c)
{
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    __shared__ float temp[N];
    temp[tid] = a[tid] * b[tid];
    __syncthreads();
    if(tid == 0)
    {
        float sum = 0;
        for(int i=0; i<N; i++)
            sum += temp[i];
        *c = sum;
    }
}

int main()
{
    float *a, *b, *c, *d_c;
    a = (float*)malloc(N * sizeof(float));
    b = (float*)malloc(N * sizeof(float));
    c = (float*)malloc(sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_c, sizeof(float));
    for(int i=0; i<N; i++)
    {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }
    cudaMemcpy(d_a, a, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    dot<<<(N+255)/256, 256>>>(d_a, d_b, d_c);
    cudaMemcpy(c, d_c, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("dot product=%f\n", *c);
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    free(a);
    free(b);
    free(c);
    return 0;
}

在这个程序中，我们首先定义了三个向量a、b和c，其中a和b是输入向量，c是输出向量。然后我们使用cudaMalloc函数为显卡分配内存，将a和b复制到显卡内存中，并调用dot函数计算两个向量的点积，最后将结果复制回主机内存中并输出