GPU并行计算优势与CUDA简介：Nvidia GPU通用计算探索

"CUDA是Nvidia推出的一种基于GPU的并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU的强大处理能力进行通用计算。CUDA的核心理念是利用GPU的并行性来解决科学计算、高性能计算以及大规模数据处理等问题，从而更好地利用摩尔定律带来的晶体管增长。 GPU在并行计算方面的优势显著。首先，GPU具有强大的处理能力，可以达到接近1Tflops/s的浮点运算性能，远超同价位的CPU。其次，GPU具有高带宽，其显存带宽可高达140GB/s，这使得GPU在处理大量数据时能有更高的效率。此外，相对于CPU，GPU的单位成本和单位功耗下的计算性能（Gflop/$和Gflops/w）更高，使得GPU成为性价比极高的选择。 在架构上，GPU与CPU有显著的区别。CPU通常拥有更多的控制单元和较少的执行单元，以保证线程的低延迟和缓存命中率，但牺牲了数据吞吐量。而GPU则相反，它有少量的控制单元和大量的执行单元，设计用于同时处理大量简单的任务，以实现高数据吞吐量。GPU的显存直接集成在PCB上，这允许其运行频率高于内存，并通过更大的位宽提供更高的带宽。 随着单核CPU的频率提升遇到瓶颈，GPU成为了并行计算的新选择。GPU可以更有效地利用晶体管，因为它们的设计专注于高度并行的图形渲染任务。在并行计算领域，如IBM的Cell处理器、SUN的Niagara和GPU（特别是Nvidia的CUDA），GPU由于其广泛的应用和快速发展，成为了市场上最常见、性价比最高的选择。 对于开发者来说，CUDA的开发难度相对较低，且与主控端通信无需修改代码，这使得GPU编程变得更加可行。然而，尽管CUDA提供了高效能计算的可能性，但其硬件升级可能需要修改代码，并且FPGA虽然在某些特定应用中提供更高的灵活性，但其开发难度较大。 CUDA和GPU并行计算为科学家和工程师提供了全新的工具，能够有效解决计算密集型问题，尤其是在物理模拟、图像处理、机器学习和深度学习等领域。通过理解和利用GPU的并行架构，开发者能够编写出充分利用硬件资源的程序，实现计算性能的大幅提升。"