GPU并行计算：Fermi架构与CUDA编程

"GPU应用技术，讲解了GPU在并行计算中的重要性，以及CUDA编程模型和GPU硬件架构，特别是新一代Fermi GPU的特点。内容包括GPU存储结构、CUDA编程基础和优化，对比了GPU与CPU在计算能力和存储带宽上的差异。" 本文将深入探讨GPU（图形处理器）在现代计算领域中的应用技术和其背后的原理，特别是在并行计算方面的重要角色。随着摩尔定律的局限性逐渐显现，传统的微处理器提升性能的方式受到限制，而GPU由于其独特的并行计算能力，仍有巨大的发展潜力。 并行计算的发展是由于对更高计算性能的需求驱动的。随着计算机科学的进步，我们正逐步迈向ExaScale级别的系统，需要处理百万级甚至更多并发线程。在这种背景下，GPU成为了并行计算的关键推动者。以AMD的Llano、Intel的Many Integrated Cores和NVIDIA的Fermi为代表的处理器，展示了并行处理单元数量的显著增长。 GPU硬件架构，尤其是新一代的Fermi GPU，设计了大量核心来执行并行任务。Fermi架构拥有512个核心，为高性能计算提供了强大的计算能力，接近1Tflops/s的浮点运算速度，以及140GB/s的高带宽内存，这些都是CPU难以匹敌的。GPU的成本效益和能效比也远超CPU，使得GPU在科学计算、深度学习、图像处理等领域广泛应用。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许程序员利用GPU的强大计算能力。CUDA的基础包括编程模型，如线程块和网格，以及如何编写CUDA程序，涉及CUDA内核函数和设备内存管理。CUDA编程也涉及到优化，例如理解内存层次结构以减少访问延迟，以及有效利用流式多处理器（SMs）以提高吞吐量。 对比GPU与CPU，虽然CPU具有大缓存来保证线程访问的低延迟，但GPU在并行处理的吞吐量上具有显著优势。CPU通常更适合于低延迟、高响应性的任务，而GPU则在大数据集的并行处理中表现出色，如大规模矩阵运算和物理模拟。 GPU应用技术不仅揭示了GPU在并行计算中的优势，还提供了CUDA编程的基础知识，这对于理解和利用GPU计算潜力至关重要。随着技术的不断发展，GPU将继续在高性能计算和数据密集型应用中扮演重要角色。