API实战：CUDA实现数组求和—— 综合使用内存API、内核API、事件API，对比串行/并行性能

在上一篇博客中，我们系统学习了CUDA错误处理的核心API（cudaGetLastError、cudaPeekAtLastError），掌握了错误捕获、定位与排查的实战技巧，也通过课后练习，将错误处理融入前序原子操作、内存操作的实战代码中，让程序更具稳健性。

从本节课开始，我们正式进入「API实战环节」—— 不再单独讲解某个API的用法，而是将前序章节的核心知识点（内存API、内核API、事件API、错误处理API）融会贯通，通过“数组求和”这个经典场景，实现一个完整的CUDA实战案例。数组求和看似简单，却是CUDA并行编程的基础，也是工业级开发中“数据并行计算”的缩影（如矩阵求和、特征值求和等）。

本节课的核心目标有3个：一是综合运用内存API（cudaMalloc、cudaMemcpy、cudaFree）、内核API（__global__修饰的并行内核）、事件API（cudaEvent_t，用于计时）；二是实现“CPU串行求和”与“CUDA并行求和”两种方案，通过性能对比，直观感受CUDA并行计算的优势；三是巩固错误处理技巧，让实战代码更具工业级稳健性，同时掌握CUDA性能对比的标准方法。

一、实战需求与方案设计

1.1 实战需求

实现一个数组求和程序，要求：

• 数组大小可自定义（支持100万、1000万、1亿级别的大数据量，模拟工业级场景）；

• 分别实现「CPU串行求和」和「CUDA并行求和」两种方案；

• 使用事件API精准计时，对比两种方案的执行时间、加速比，量化CUDA并行优势；