計算執行時間
CUDA 提供了一個 clock 函式，可以取得目前的 timestamp，很適合用來判斷一段程式執行所花費的時間(單位為 GPU 執行單元的時脈)。這對程式的非常好的化也相當有用。要在我們的程式中記錄時間，把 sumOfSquares 函式改成：
__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result,
clock_t* time)
{
int sum = 0;
int i;
clock_t start = clock();
for(i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
sum += num[i] * num[i];
}
*result = sum;
*time = clock() - start;
}
clock_t* time)
{
int sum = 0;
int i;
clock_t start = clock();
for(i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {
sum += num[i] * num[i];
}
*result = sum;
*time = clock() - start;
}
把 main 函式中間部份改成：
int* gpudata, *result;
clock_t* time;
cudaMalloc((void**) &gpudata, sizeof(int) * DATA_SIZE);
cudaMalloc((void**) &result, sizeof(int));
cudaMalloc((void**) &time, sizeof(clock_t));
cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int) * DATA_SIZE,
cudaMemcpyHostToDevice);
sumOfSquares<<<1, 1, 0>>>(gpudata, result, time);
int sum;
clock_t time_used;
cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(&time_used, time, sizeof(clock_t),
cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(gpudata);
cudaFree(result);
printf("sum: %d time: %d\n", sum, time_used);
clock_t* time;
cudaMalloc((void**) &gpudata, sizeof(int) * DATA_SIZE);
cudaMalloc((void**) &result, sizeof(int));
cudaMalloc((void**) &time, sizeof(clock_t));
cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int) * DATA_SIZE,
cudaMemcpyHostToDevice);
sumOfSquares<<<1, 1, 0>>>(gpudata, result, time);
int sum;
clock_t time_used;
cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(&time_used, time, sizeof(clock_t),
cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(gpudata);
cudaFree(result);
printf("sum: %d time: %d\n", sum, time_used);
編譯後執行，就可以看到執行所花費的時間了。
如果計算實際執行時間的話，可能會注意到它的執行效率並不好。這是因為我們的程式並沒有利用到 CUDA 的主要的優勢，即平行化執行。在下一段文章中，會討論如何進行非常好的化的動作。
