CUDA编程入门指南：从零到高性能并行计算

本份文档是一份详细的CUDA编程教程，适合从零基础学习者入门，重点讲解了如何利用NVIDIA CUDA进行大规模并行编程。教程由清华大学微电子学研究所的邓仰东教授编写，课程内容分为五天，涵盖了CUDA的基本概念、编程模型、多线程和存储器硬件、性能提升策略以及优化算法。 第一天的课程内容是CUDA概论，让学习者对CUDA有个整体理解。接下来的两天，深入剖析CUDA编程模型，包括如何设计高效的多线程程序，以及如何利用CUDA的内存结构，如全局内存（Global Memory）和共享内存（Shared Memory），通过减少内存操作的不一致性，提高数据访问效率。 实例教学是课程的核心部分，如矩阵转置示例展示了如何通过coalescing memory operations（内存块协同）和bank conflict avoidance（银行冲突避免）来优化性能。实例2则关注高效的并行减少操作，如模板参数的使用以写出通用但优化的代码。同时，作者强调了性能指标对于优化的重要性，如峰值性能、SIMD divergence（向量指令差异）和内存带宽利用。 针对GPU的优化策略着重于最大化独立并行性，通过提高算术计算密度，避免不必要的存储器访问，因为GPU的主要处理单元是ALUs而非内存。此外，还提倡在GPU上进行计算，减少与CPU的数据交换，即使是低并行度运算也应优先考虑，因为这通常比频繁的CPU-GPU数据传递更高效。 最后，文档详细讲解了如何有效地利用共享内存，其速度远超过全局内存，且支持线程间的协作。通过在一个或少数线程中装载和计算，为thread block内的所有线程提供共享资源，进一步提升并行计算性能。 这份文档提供了全面且实用的CUDA编程指导，不仅涵盖理论知识，还包括了许多实际操作和优化技巧，对于希望进入GPU编程领域的读者来说是一份宝贵的资源。