CUDA编程入门：高性能计算与GPU加速

"CUDA编程模型与高性能计算应用" 在CUDA PART1的教程中，主要探讨了GPU（图形处理器）在高性能计算（HPC）领域的重要作用。随着GPU的不断发展，它们已经成为了个人超级计算机领域的关键驱动力，改变了计算的格局，并催生了一个由工具、供应商、语言和代码组成的新兴生态系统。即将推出的GPU“Fermi”将进一步加速这一趋势，它将提供ECC（错误检查和校正）功能以及8倍双精度浮点运算性能，同时拥有强大的开发、调试和分析工具。 本教程涵盖了以下几个主题： 1. **CUDA编程模型**：CUDA是一种用于编程GPU的并行计算平台和应用程序接口，由NVIDIA公司推出。它允许开发者利用C/C++等熟悉的编程语言，直接访问GPU的并行计算核心，从而实现高效能计算。CUDA的核心概念包括线程块、网格、共享内存、全局内存、纹理内存等，这些都为开发者提供了对大规模并行计算的控制。 2. **GPU计算工具、语言和库**：CUDA工具包提供了编译器、调试器和性能分析器，如nvcc编译器、Nsight Eclipse Edition和Visual Studio插件、cuProfiler等，帮助开发者优化GPU代码。此外，还有一系列支持CUDA的语言扩展和库，如OpenCV、BLAS（基本线性代数子程序）、FFT（快速傅里叶变换）库等，使得在GPU上进行科学计算变得更加便捷。 3. **高级CUDA：优化和不规则并行性**：教程深入讨论了如何通过代码优化来充分利用GPU的并行性，包括内存访问优化、同步策略、计算流体动力学（CFD）、地震处理、量子色动力学（QCD）和分子动力学等领域的案例研究。不规则并行性是指处理那些数据依赖关系复杂、难以进行均匀分配的工作负载，这是GPU编程中的一个挑战，但也是提升性能的关键。 4. **动机与挑战**：随着GPU性能的飞速提升，例如NVIDIA的Tesla C1060拥有240个核心，能够达到936 GFLOPS，而同期的Intel Core i7 965 CPU只有4核，性能为102 GFLOPS。尽管GPU理论峰值高，但实际应用性能的提升更为重要。挑战在于如何有效地将GPU的力量用于实际应用，以解决如天气预报、生物医学分析等需要大量计算的问题，缩短计算时间，实现洞察力的加速。 通过以上内容，我们可以看出CUDA技术不仅提供了强大的硬件支持，而且为开发者提供了丰富的软件环境和工具，使得高性能计算能够更广泛地应用于科研和工业领域，显著提升了计算效率和解决问题的速度。