异构计算详解：MIC与CUDA编程入门

"异构计算与MIC、CUDA编译使用简介" 本文主要介绍了异构计算在当前并行计算领域的应用以及Intel众核（MIC）技术和CUDA编程环境的使用。作者张文帅，来自中国科学技术大学超级计算中心，分享了2016年10月的见解。 1. 异构众核计算 并行计算现在正向众核异构计算发展，特别是在Top500超级计算机中，有104台系统采用了众核异构加速卡，包括66台使用NVIDIA GPU (CUDA)，29台使用Intel Xeon Phi (MIC)，以及其他的组合。以天河二号为例，其每个节点包含2个Ivy Bridge芯片和3个Xeon Phi芯片，展示了异构计算在高性能计算中的重要地位。 2. 计算体系结构分类 - 单指令单数据（SISD） - 单指令多数据（SIMD） - 多指令单数据（MISD） - 多指令多数据（MIMD） 异构计算结合了SIMD和MIMD的特点，CUDA编程中，一个warp执行SIMD，而多个不同任务的block则实现MIMD。 3. 并行计算分类 并行计算可分为共享式存储、分布式存储和混合分布式共享存储三种。GPU内存模型属于这种混合模式，它在处理大规模数据时提供了高效性能。 4. Intel众核(MIC)计算 - MIC简介：Intel Xeon Phi是Intel推出的高性能计算加速器，设计用于并行计算和数据中心应用。 - MIC计算运行方式：未详述，但通常涉及将CPU任务卸载到Xeon Phi以利用其众多核心进行并行处理。 5. CUDA计算与程序编译运行 - CUDA计算简介：CUDA是NVIDIA提供的编程平台，允许开发者利用GPU进行高性能计算。 - CUDA编译环境搭建：需要安装CUDA Toolkit，设置环境变量，以便编译和运行CUDA程序。 - CUDA程序编译：使用nvcc编译器，将CUDA源代码转化为可执行文件。 - cuBLAS函数库的使用：cuBLAS是CUDA提供的一种用于数学运算的库，特别适合矩阵运算，可以极大地提升计算速度。 - 作业提交：在集群环境中，可能需要通过作业调度系统来提交和管理CUDA程序的执行。 这篇简介不仅概述了当前异构计算的行业趋势，还提供了关于如何使用MIC和CUDA进行编程的基本信息，对于理解和应用这两种技术具有指导意义。通过理解这些技术，开发者能够更好地利用硬件资源，提升计算效率，尤其是在处理大数据和复杂计算任务时。