creo用到cuda通用计算

近年来，计算机领域发展迅速，而GPU（Graphics Processing Unit）在高性能计算、机器学习、科学计算等领域表现优异，开始被广泛应用。而CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种基于GPU的通用计算平台和编程模型，主要由NVIDIA推出，可以实现GPU加速计算。creo软件作为三维CAD软件，在处理大型装配时也需要进行高性能计算，并且使用CUDA可以大幅提高计算效率。

creo中使用CUDA通用计算的基本流程为：

1. 启用CUDA加速：

在creo中，需要先启用CUDA加速。通过在config.pro中将“graphics win32_gdi”指定为“graphics opengl_direct”，就可以启用OpenGL加速。而使用OpenGL的前提是PC上有GPU。

2. 编写CUDA代码：

要想使用CUDA通用计算，需要编写CUDA代码，可以使用NVIDIA官方提供的CUDA SDK，也可以使用一些第三方的CUDA库，例如cuBLAS、cuFFT等。其中，cuBLAS可以用于线性代数计算，cuFFT可以用于快速傅里叶变换，可以根据实际需要选择合适的库。

3. 调用CUDA代码：

在creo中，可以通过creo toolkit提供的API，将CUDA代码嵌入到creo中，并调用CUDA函数。例如，下面的例子演示了如何在creo中计算一个向量的平均值，并使用CUDA实现加速计算。

#include <cuda.h>
#include <creocore.h>

__global__ void vectorAddKernel(float* A, float* B, float* C, int numElements)
{
    int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (i < numElements)
        C[i] = (A[i] + B[i]) / 2.0f;
}

void vectorAdd(float* A, float* B, float* C, int numElements)
{
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (numElements + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

    vectorAddKernel << <blocksPerGrid, threadsPerBlock >> > (A, B, C, numElements);
    cudaDeviceSynchronize();
}

extern "C" DllExport int addVectors(char* A, char* B, char* C, int numElements)