大家好！
今天，我想讨论一个我经常收到的问题，特别是在开始我的100 天 CUDA 挑战之后。这是 CUDA 学习者想知道的一个问题，对于那些无法接触到高端硬件的人来说至关重要。问题是：
我可以使用较弱的 GPU 学习 CUDA，还是根本不需要 GPU？
在这篇快速而简单的指南中，我将向您展示您绝对可以！最棒的是，您可以使用Google Colab来完成此操作，这是一个对大多数用户免费的平台。
对于许多人来说，Colab 似乎仅限于 Python 应用程序，但事实并非如此。通过一些简单的调整，您可以将其用于其他编程环境，包括 CUDA 开发。让我们开始吧！
使用 Colab 进行 CUDA：分步指南
本节将包括帮助您在 Colab 中编译和运行 CUDA 代码的实践步骤。
第1步：在Colab中编写CUDA文件
首先，在单元格中编写 CUDA 代码。但要将其另存为 .CU 文件，您需要在单元格上包含特殊前缀。方法如下：
-
在第一个单元格中，编写 CUDA 代码，但在代码之前包含以下行：
%%writefile vector_multiplication.cu将
vector_multiplication.cu替换为 CUDA 文件所需的名称。CUDA 文件的示例代码：
代码：
%%writefile vector_multiplication.cu #include <stdio.h> __global__ void multiplyVectors(float *a, float *b, float *c, int n) { int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (idx < n) { c[idx] = a[idx] * b[idx]; } } int main() { const int n = 512; float a[n], b[n], c[n]; int size = n * sizeof(float); float *dev_a, *dev_b, *dev_c; cudaMalloc((void **)&dev_a, size); cudaMalloc((void **)&dev_b, size); cudaMalloc((void **)&dev_c, size); for (int i = 0; i < n; ++i) { a[i] = b[i] = i; } cudaMemcpy(dev_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice); multiplyVectors<<<2, 256>>>(dev_a, dev_b, dev_c, n); cudaMemcpy(c, dev_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost); cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); cudaFree(dev_c); for (int i = 0; i < 10; ++i) { printf("c[%d] = %f\n", i, c[i]); } return 0; }
第 2 步：编译 CUDA 文件
创建.cu文件后，您需要编译它。为此，您将使用nvcc ，它是NVIDIA CUDA 编译器。在新的代码单元中，写入以下内容： 
代码：
!nvcc vector_multiplication.cu -o vector_multiplication
此命令告诉 Colab 将vector_multiplication.cu文件编译为名为vector_multiplication的可执行文件。
第 3 步：运行已编译的 CUDA 代码
现在您的代码已编译，您可以在新单元中使用以下命令运行它： 
代码：
!./vector_multiplication
瞧！您已在 Colab 上成功编译并执行了 CUDA 代码。
为什么使用 Colab 进行 CUDA 学习？
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辅助功能：
如果您无法使用功能强大的 GPU，Colab 允许您使用免费的 NVIDIA GPU 来进行 CUDA 学习之旅。 -
性价比高：
大多数用户无需花费一毛钱即可利用 Colab 的免费 GPU。 -
灵活性：
使用上述方法，您还可以运行其他编程语言或框架，而不仅仅是 CUDA。
有用的提示
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检查 Colab 中的 GPU 可用性：
在继续之前，请确保您的 Colab 环境设置为支持 GPU。要进行检查，请运行以下命令：!nvidia-smi如果您的 GPU 分配正确，您将在此处看到 GPU 型号和内存详细信息：
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保持在限制范围内：
Colab 的免费套餐有资源限制。除非您打算使用 GPU，否则请避免在 GPU 上运行。
这是我学到的
学习 CUDA 不需要昂贵或强大的 GPU。像 Colab 这样的平台使高性能计算比以往任何时候都更容易获得。通过使用我上面描述的简单技巧，您可以探索 CUDA 编程，而无需投资专门的硬件。
最后的想法
我希望这个快速教程向您展示，拥有较弱的 GPU（或根本没有 GPU）并不是进入 CUDA 世界的障碍。借助 Colab 等工具，世界各地的学习者和爱好者都可以轻松、轻松地学习 CUDA。
感谢您的阅读，祝您 CUDA 学习之旅顺利。有任何问题请随时问我。
下次再见，祝您编码愉快！
原文： https://hamdi.bearblog.dev/learning-cuda-with-a-weak-gpu-or-no-gpu-at-all-yes-you-can/