CUDA实验室：矩阵列相似度计算与优化

"cudaLab 2实验着重于利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术计算两个矩阵对应列的相似度，采用SAD（Sum of Absolute Differences）作为相似度度量标准。实验目标是通过不同的内存使用策略，即全局内存、共享内存以及避免分支发散的共享内存方法，来实现矩阵列的相似度计算，并比较不同方法的效率。实验内容包括对不同大小矩阵的处理，同时要求对比CPU实现的性能。" 在CUDA编程中，计算两个矩阵对应列的相似度是一项常见的任务，尤其是在图像处理和机器学习等领域。SAD是一种简单的相似度测量方式，它计算两列元素之间的绝对值之和。实验分为三个部分： 1. **全局内存方法**：所有数据存储在全球内存中，CUDA线程直接访问。这种方法适用于大型矩阵，但由于全局内存访问速度较慢，可能会导致性能瓶颈。 2. **共享内存方法**：线程块内的线程共享局部内存，提高数据访问速度。这种方法可以显著提升计算效率，但需要考虑线程同步和内存限制。 3. **避免分支发散的共享内存方法**：在CUDA编程中，分支指令可能导致某些线程闲置，称为分支发散。优化共享内存方法以避免这种情况可以进一步提高性能。 实验要求首先在CPU上实现SAD，以便有一个基准来比较CUDA实现的性能。CUDA实现中，`cudaSetDevice(0)`是用来选择GPU设备的，`Width`是从命令行参数获取矩阵的宽度，`malloc`用于分配主机（CPU）内存，而`cudaMalloc`用于分配设备（GPU）内存。之后，`MatrixSADcpu`函数执行SAD计算，其内部通过两个嵌套循环遍历矩阵元素，计算每列的SAD值。 对于CUDA版本的实现，通常会涉及以下步骤： 1. 将主机数据拷贝到设备。 2. 定义和配置CUDA核函数，处理矩阵的一小部分，利用共享内存减少全局内存访问。 3. 使用`cudaMemcpy`将结果从设备拷贝回主机。 4. 测量执行时间，比较不同方法的效率。 此外，实验还鼓励探索使用NCC（Normalized Cross-Correlation，归一化互相关）作为另一种相似度度量，NCC考虑了两个序列的均值和方差，能更好地反映它们的相关性，而非仅仅是差异程度。 总结来说，cudaLab 2的实验旨在通过实际操作加深对CUDA编程的理解，尤其是共享内存和并行计算的效率优化，同时通过对比CPU和GPU实现，揭示GPU并行计算的优势。实验者需要具备CUDA编程基础，了解GPU内存模型，以及如何有效地利用并行计算来加速复杂计算任务。