CUDA编程模型详解：Kernel函数与GPU并行计算

"徐洪志关于CUDA的演讲课件" CUDA是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，主要用于高效地利用图形处理单元（GPU）进行通用计算。CUDA允许开发者编写内核（Kernel）函数，这些函数能够在GPU上运行，以实现大规模的数据并行处理。在CUDA编程中，Kernel函数扮演着核心角色。 Kernel函数是运行在GPU上的程序，它必须使用全局函数类型限定符`_global_`来定义，并且只能在CPU（主机端）的代码中调用。Kernel函数执行时，会被组织成线程网格（Grid）的形式，每个线程网格由多个线程块（Block）组成，每个线程块又包含多个线程（Thread）。这种多层结构的设计使得CUDA能够支持Grid中的block间并行和block内的thread间并行，从而实现高效的并行计算。 线程网格和线程块的并行模型是CUDA的一大创新，它允许开发者充分利用GPU的大量并行核心来加速计算密集型任务。在实际编程中，可以通过调整Grid和Block的大小以及线程的数量来优化性能，适应不同的计算需求。 NVIDIA公司是CUDA技术的发起者，自1993年成立以来，NVIDIA一直是视觉计算技术领域的领军企业，设计了包括GeForce、Quadro等知名产品线。GPU，即图形处理器，自NVIDIA的GeForce256以来，经历了从不可编程到高度可编程的发展历程，逐渐成为高性能计算的重要工具。 从GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units，通用GPU计算）到CUDA的演变，表明了GPU不再局限于图形渲染，而是成为了科学计算、数据处理、机器学习等多个领域的重要计算平台。CUDA提供了一个丰富的编程环境，包括CUDA C/C++，使得开发者可以直接对GPU进行编程，从而利用其强大的并行计算能力。 CUDA的应用广泛，涵盖了物理学、工程学、生物学、金融建模、图像处理、深度学习等多个领域。在中国，CUDA也被广泛应用并得到了推广，NVIDIA还举办CUDA校园程序设计大赛，鼓励学生和研究者掌握并利用CUDA技术解决实际问题。 CUDA通过Kernel函数、线程网格和线程块的并行模型，以及NVIDIA提供的编程工具，为开发者提供了高效利用GPU进行大规模并行计算的途径，推动了高性能计算的发展。