Fermi架构GPU的CUDA核心与快速原子内存操作

"Fermi架构、CUDA编程、GPU并行计算、双精度浮点运算、原子内存操作子系统" 在给定的文件中，我们主要关注的是GPU计算和CUDA编程的相关知识点，特别是针对NVIDIA Fermi架构的特性进行了讨论。 1. **CUDA编程理论**： CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许程序员直接利用GPU的并行计算能力。在CUDA中，程序分为Host端（CPU）和Device端（GPU），通过CUDA API进行通信和任务调度。GPU上的计算任务通过内核函数(kernel function)执行，这些内核函数可以在多个线程块(thread block)和线程 warp（32个线程的组）中并行执行。 2. **Fermi架构**： Fermi是NVIDIA的一个GPU架构，相较于前一代GT200，Fermi在并行计算能力上有显著提升。每个Streaming Multiprocessor (SM) 包含32个CUDA Core，是GT200的四倍。这种增加极大地提高了GPU的计算性能。 3. **CUDA Core**： CUDA Core是Fermi架构中的核心计算单元，集成了ALU（整数算术逻辑单元）和FPU（浮点处理单元）。这些核心遵循IEEE 745.2008浮点算法标准，支持双精度浮点运算，且性能比GT200提升了大约8倍。这对于需要高精度计算的领域，如科学计算，非常重要。 4. **双精度设计**： Fermi架构的GPU强化了双精度浮点运算的能力，每个时钟周期可以执行16个双精度浮点数的Fused Multiply-Add (FMA)运算。这在需要高精度计算的科学应用中具有重大意义。 5. **快速原子内存操作子系统**： Fermi架构引入了改进的原子内存操作子系统，提升了在大量并行数据高速缓存中的原子操作性能。这使得内存访问更加高效，通过统一寻址空间和简化Load/Store指令，降低了内存访问的复杂性。 6. **并行算法应用**： 文中提到了基于CUDA的频域FIR滤波并行算法研究，展示了CUDA编程如何应用于信号处理中的滤波问题。FIR滤波器在信号处理中广泛使用，而通过GPU的并行计算能力，可以实现更快的处理速度和更高的效率。 这篇硕士论文深入探讨了CUDA编程和Fermi GPU架构在并行计算中的应用，特别是对于提升双精度计算能力和优化内存操作方面，为GPU加速的科学计算提供了有价值的理论基础和技术实践。