修复nvcc的CUDA编译错误

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该错误表明CUDA工具包未安装或配置不当，因为编译器无法找到 cuda.h。此外，您的代码是CUDA源文件（.cu），但尝试使用 gcc 编译，而 gcc 并不适用于CUDA代码。您需要使用NVIDIA CUDA编译器 nvcc。以下是解决方法：

解决步骤

安装CUDA工具包：
- 确保系统已安装NVIDIA CUDA工具包。可从 NVIDIA CUDA工具包官网下载。
- 根据操作系统（根据提示信息应为Linux）按照安装说明进行操作。
- 安装后通过以下命令验证：
```
nvcc --version
```
  若安装正确，将显示CUDA版本信息。
使用 nvcc 编译：
- 由于文件是CUDA源文件（.cu），应使用 nvcc 替代 gcc 编译。将：
```
gcc scripts/benchmark/cudamark.c
```
  替换为：
```
nvcc scripts/benchmark/cudamark.cu
```
- 注意：确保文件扩展名与实际文件匹配（代码中为 .cu，而非错误提示中的 .c）。
配置CUDA环境：
- 确保环境变量包含CUDA工具包路径。将以下内容添加到 ~/.bashrc 或等效的shell配置文件中：
```
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
  随后执行：
```
source ~/.bashrc
```
链接Thrust库：
- 代码使用的Thrust库已包含在CUDA工具包中，无需显式链接额外库。但请确保CUDA版本兼容（CUDA 7.0及以上版本包含Thrust）。

修复代码问题：

代码中引用了 thread_counts 但未在 benchmark 函数中使用。parallel_sort_gpu 函数使用Thrust库，其内部自动管理并行性，因此 main 函数中的 thread_counts 循环存在误导。若需测试不同线程配置，需注意Thrust的排序函数不支持直接控制线程数。建议澄清该逻辑或移除未使用的 thread_counts。

为提升时序测量准确性，可修改代码对同一列表尺寸进行多次基准测试：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda.h>
#include <thrust/device_vector.h>
#include <thrust/sort.h>
#include <time.h>

void parallel_sort_gpu(int *arr, int n) {
    thrust::device_vector<int> d_vec(arr, arr + n);
    thrust::sort(d_vec.begin(), d_vec.end());
    thrust::copy(d_vec.begin(), d_vec.end(), arr);
}

double benchmark(int list_size) {
    int *arr = (int*)malloc(list_size * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < list_size; ++i) {
        arr[i] = rand() % 1000001;
    }

    clock_t start = clock();
    parallel_sort_gpu(arr, list_size);
    clock_t end = clock();

    free(arr);
    return (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;
}

int main() {
    int list_size = 50000000;
    int num_runs = 8; // 用于计算平均值的运行次数

    printf("Run,TimeTakenSeconds\n");
    for (int i = 0; i < num_runs; ++i) {
        double t = benchmark(list_size);
        printf("%d,%.6f\n", i + 1, t);
    }
    return 0;
}

编译更新后的代码：
- 将代码保存为 cudamark.cu 后编译：
```
nvcc -o cudamark scripts/benchmark/cudamark.cu
```
- 若出现链接错误，请确认CUDA库路径可访问（参考步骤3）。
运行程序：
- 执行编译后的二进制文件：
```
./cudamark
```
补充说明：
- 文件扩展名：确保文件扩展名为 .cu，这是 nvcc 正确处理CUDA文件的必要条件。
- GPU可用性：确保具备支持CUDA的GPU并安装正确驱动。可通过以下命令检查：
```
nvidia-smi
```
- Thrust与CUDA版本：确认CUDA版本支持Thrust。建议使用CUDA 11.x或更高版本以获得现代Thrust功能支持。
- 计时精度：clock() 函数测量的是CPU时间，而非GPU执行时间。如需更精确的GPU计时，建议使用CUDA事件：
```
cudaEvent_t start, stop;
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&stop);
cudaEventRecord(start);
parallel_sort_gpu(arr, list_size);
cudaEventRecord(stop);
cudaEventSynchronize(stop);
float milliseconds = 0;
cudaEventElapsedTime(&milliseconds, start, stop);
return milliseconds / 1000.0; // 转换为秒
```
若问题仍存在：
- 若仍提示找不到 cuda.h，请验证CUDA工具包安装路径（例如 /usr/local/cuda/include）。可能需要显式指定包含路径：
```
nvcc -I/usr/local/cuda/include -o cudamark scripts/benchmark/cudamark.cu
```
- 确保文件路径 scripts/benchmark/cudamark.cu 相对于当前目录正确。

更新后的编译命令

nvcc -o cudamark scripts/benchmark/cudamark.cu

预期输出

解决问题后，运行 ./cudamark 应输出类似以下内容：

Run,TimeTakenSeconds
1,0.123456
2,0.124567
...

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