辽宁工大李阳：CUDA并行计算实战与GPU优势解析

"辽宁工程技术大学举办了一场关于CUDA并行计算的讲座，由李阳教授主讲。CUDA是NVIDIA公司在2007年推出的并行计算架构，它将GPU转变为强大的并行计算平台，显著提升计算性能。讲座分为两个部分：GPU概述和CUDA编程基础。 在GPU概述部分，首先回顾了GPU的发展历程，从1999年的第一代NV GeForce 256到2010年的F100系列，每一代都在计算能力、速度和效率上有了显著提升。GPU因其成本低、功耗小和处理速度快的特点，被用于各种计算密集型任务，如计算机图形学、科学计算、机器学习等。通过比较GPU和CPU的浮点运算能力和存储器带宽，可以看出GPU在处理并行计算任务时具有明显优势。 讲座进一步探讨了GPU与CPU协同工作的原理，指出在异构系统中，程序通常会经历数据传输、GPU计算和结果返回三个阶段。多核CPU与GPU的合作使得任务可以在GPU的大量核心上并行执行，提高整体计算性能。 CUDA编程基础方面，讲座介绍了CUDA的核心概念。CUDA程序由主机代码和设备代码构成，其中kernel函数体现了并行计算的关键——Grid内的Block间并行和Block内的thread间的并行。此外，CUDA的存储器模型包括寄存器（Register）、局部存储器（Local）、共享存储器（Shared）以及全局存储器（Global），开发者需要合理利用这些内存类型来优化性能。 讲座还涵盖了CUDA的应用领域，如计算机图形学、科学计算（如计算生物学和化学）、流体力学模拟、医学图像处理等，展示了CUDA技术在实际应用中的广泛潜力。这次讲座深入浅出地讲解了如何利用CUDA进行高效并行计算，对从事IT行业的专业人士和对GPU编程感兴趣的学生来说是一次宝贵的学习机会。"