GPU编程入门：通用并行计算与CUDA技术详解

在本课程的第11讲——"Lecture 11: Programming on GPUs (Part 1)"中，我们将深入探讨如何利用图形处理单元（GPUs）进行通用目的计算（GPGPU）。GPU是一种特殊的处理器，它专为并行处理设计，采用共享内存线程模型，可以同时运行数百甚至数千个独立的线程。其特点是拥有专用的多线程架构，特别适合数据并行处理，即对大量数据元素执行相同的计算，这种特性使得GPU在执行具有高算术密集度的任务时表现出色。 课程首先概述了GPGPU的概念，它是通过图形API将CPU的通用计算功能扩展到GPU上。GPU中的核心组件是多处理器单元，它们协同工作，每个核心拥有1024个寄存器，并支持每核心多达48个线程。此外，每个SM（Streaming Multiprocessor）还配备有64KB的共享内存和L1缓存，以及8KB的常量缓存，这些硬件特性为高效的并行计算提供了基础。 性能历史部分强调了GPU相较于CPU的巨大优势，如AMD FireStream 9250达到了1 teraflop（万亿次浮点运算/秒）的计算能力，这在当时是非常高的性能指标。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA为利用其GPU而开发的一种硬件和软件架构，它允许程序员编写可移植的代码来利用GPU资源。CUDA是C的一个扩展，提供了一种编程接口，使得开发者能够更方便地编写针对GPU的高效算法。 NVIDIA GPU架构的特点包括多个处理器单元的并行连接，以及小型且快速的共享内存，这些都极大地促进了并行计算的效率。通过CUDA，程序员能够充分利用GPU的并行处理能力，优化复杂的数据处理任务，比如图像处理、物理模拟、机器学习等。 本课程的第一部分着重介绍了GPU的基本原理、性能特点以及CUDA编程语言，这对于理解如何在现代计算中有效利用GPU进行高性能计算至关重要。通过学习这部分内容，开发者将能更好地设计和实现能在GPU上高效运行的并行程序。