CUDA编程实践：优化内存延迟与递归处理

"CUDA实践-计算机科学" 在CSE 591课程中，Klaus Mueller教授探讨了如何在实际应用中使用CUDA进行GPU编程。本资料主要关注GPU编程的效率提升，特别是针对代码优化和内存延迟隐藏的技术。文档引用了Shane Cook的《CUDA编程》中的例子来阐述这一主题。 在GPU编程中，一个关键问题是如何编写高效的代码。描述中提到的一个例子显示，如果每个操作都依赖于前一个操作，那么计算新索引和地址、加载数据以及累加到总和的过程可能会导致效率低下，因为这并没有很好地隐藏内存延迟。为了解决这个问题，文档提出了"懒惰评估"（Lazy Evaluation）的概念。 懒惰评估的目的是将原本顺序执行的操作分解为独立的部分，例如将计算分成四个独立的求和过程，这样可以并行处理，从而提高效率。这种策略与CPU的"提前评估"（Eager Evaluation）模型形成对比，CPU在读取数据时会暂停，而GPU则会延迟暂停，直到实际使用数据时才快速切换线程。 然而，对于GPU来说，递归可能导致分支爆炸，因为在内核调用之前线程的数量是固定的。最近的Kepler高端K20 GPU支持动态并行主义，这为递归提供了可能的解决方案。但是，更推荐使用迭代方法而不是生成分支，比如在样本排序中使用的二分查找。在某些情况下，也可以在每层递归中调用新的内核。 CUDA引入了一个新的功能——Ballot函数，适用于Compute Capability 2.0及更高版本。这个函数允许在并行计算中进行投票操作，它可以帮助实现更高效的数据同步和信息收集，特别是在处理条件分支和并行任务协调时。 这份资料深入探讨了如何利用CUDA在GPU上进行高效编程，强调了代码优化、内存访问策略和并行计算技术的重要性，同时也指出GPU编程的一些挑战以及相应的解决策略。对于想要深入了解CUDA编程和GPU性能优化的读者来说，这是一个宝贵的资源。