GPU计算基础与CUDA编程简介

"CUDA程序结构-gb 50303-2015 建筑电气工程施工质量验收规范" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司提出的一种并行计算平台和编程模型，主要用于利用图形处理器（GPU）进行高性能计算。在CUDA程序结构中，通常包含两个主要部分：主机代码（Host Code）和设备代码（Device Code），也就是所谓的Integrated host+device app C program。 主机代码通常执行串行或适度并行的部分，这部分代码在CPU上运行，负责任务的调度、数据的准备和结果的处理。在主机代码中，我们通过CUDA API调用来启动设备代码，即高度并行的SPMD（Single Program, Multiple Data）内核（Kernel）。 例如，在描述中提到的`KernelA<<< nBlk, nTid >>> (args);`和`KernelB<<< nBlk, nTid >>> (args);`是两个不同的并行内核函数调用。这里的`<<< nBlk, nTid >>>`是CUDA执行配置，`nBlk`表示块的数量（Block Count），`nTid`表示每个块中的线程数量（Thread Block Size）。这些内核函数在GPU上并行执行，处理大量数据。 CUDA编程的核心就是编写内核函数，这些函数会被复制到每个GPU线程中，并行执行。每个线程都有自己的独立内存空间，但可以共享数据通过全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等不同类型的内存层次。 在GPU架构方面，从1999年至今，GPU经历了三个发展阶段，从最初的硬件加速器到可编程的通用计算平台。早期的GPU专注于图形处理，例如几何引擎（Geometry Engine）和流处理器，但随着时间推移，它们逐渐提供了更多的编程能力，如NVIDIA的CUDA，使得程序员可以直接利用GPU的并行计算能力来解决非图形计算问题。 GPGPU（General-Purpose Computing on GPU）的出现，标志着GPU不再仅限于图形渲染，而是成为一种强大的并行计算工具。CUDA作为GPGPU编程的重要框架，提供了一套完整的开发环境，包括编译器、库和工具，使得开发者能够编写高效利用GPU计算资源的程序。 CUDA编程主要包括以下几个部分： 1. 内核定义：编写执行在GPU上的并行函数。 2. 内存管理：管理不同类型的GPU内存，如全局内存、共享内存等。 3. 执行配置：指定内核执行的线程块和线程数。 4. 数据传输：在CPU和GPU之间移动数据。 5. 性能优化：利用并行性和内存访问模式来提升计算效率。 在性能和优化方面，CUDA程序员需要关注线程同步、内存访问模式、计算密度等因素，以充分利用GPU的并行性并减少数据传输开销。例如，通过优化内存访问模式，避免全局内存的随机访问，可以显著提高性能。 最后，CUDA编程的一个典型示例是矩阵乘法，这是一个高度并行的操作，非常适合GPU加速。通过合理安排线程块和线程，以及利用内存优化技术，可以实现比CPU更快的矩阵乘法运算。 总结来说，CUDA编程模型结合了主机和设备的代码，利用GPU的强大并行计算能力，广泛应用于科学计算、机器学习、图像处理等多个领域。随着GPU技术的不断进步，CUDA编程将继续为高性能计算带来革命性的变化。