ROCm（Radeon Open Compute）是由AMD推出的开源GPU计算平台，旨在为GPU加速应用程序提供统一的开发环境。下面是一些基本的ROCm编程示例，帮助您开始使用ROCm进行GPU编程。
以下是一个简单的ROCm编程示例，用于在GPU上打印“Hello World！”：
```cpp
include
include
define NUM_BLOCKS 1
define THREADS_PER_BLOCK 1
__global__ void helloWorld() {
printf("Hello World!\n");
}
int main() {
hipLaunchKernelGGL(helloWorld, NUM_BLOCKS, THREADS_PER_BLOCK, 0, 0);
hipDeviceSynchronize();
return 0;
}
```
在此示例中，我们使用ROCm提供的HIP编程接口。我们定义了一个在GPU上执行的内核函数`helloWorld`，该函数负责打印“Hello World！”。我们在主机上调用`hipLaunchKernelGGL`来启动内核，并使用`hipDeviceSynchronize`进行同步，以确保在GPU上的执行完成。
接下来是一个简单的矩阵相加示例，展示了如何在ROCm上执行基本的矩阵运算：
```cpp
include
include
define N 1024
define M 1024
define THREADS_PER_BLOCK 256
__global__ void matrixAdd(float *A, float *B, float *C) {
int idx = threadIdx.x blockIdx.x * blockDim.x;
if (idx < N * M) {
C[idx] = A[idx] B[idx];
}
}
int main() {
float *A, *B, *C;
float *d_A, *d_B, *d_C;
size_t size = N * M * sizeof(float);
A = (float *)malloc(size);
B = (float *)malloc(size);
C = (float *)malloc(size);
// Initialize input matrices A and B
for (int i = 0; i < N * M; i) {
A[i] = 1.0f;
B[i] = 2.0f;
}
hipMalloc(&d_A, size);
hipMalloc(&d_B, size);
hipMalloc(&d_C, size);
hipMemcpy(d_A, A, size, hipMemcpyHostToDevice);
hipMemcpy(d_B, B, size, hipMemcpyHostToDevice);
dim3 blocks(N * M / THREADS_PER_BLOCK 1, 1, 1);
dim3 threads(THREADS_PER_BLOCK, 1, 1);
matrixAdd<<
hipMemcpy(C, d_C, size, hipMemcpyDeviceToHost);
// Print result matrix C
for (int i = 0; i < N * M; i) {
printf("%f ", C[i]);
}
hipFree(d_A);
hipFree(d_B);
hipFree(d_C);
free(A);
free(B);
free(C);
return 0;
}
```
这个示例演示了如何使用ROCm在GPU上执行矩阵相加。我们首先在主机上分配内存，并初始化输入矩阵A和B。我们将它们复制到GPU上，并定义了一个内核函数`matrixAdd`，用于执行矩阵相加操作。我们在GPU上启动内核，并将结果从GPU复制回主机以进行打印。
以上是两个简单的ROCm编程示例，展示了如何使用ROCm进行基本的GPU编程。通过这些示例，您可以开始探索更复杂的GPU加速应用程序开发，并充分利用ROCm提供的功能和性能。
