NVIDIA CUDA并行编程训练：清华大学课程

"CUDA超大规模并行程序设计训练课程" CUDA，全称为Compute Unified Device Architecture，是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，主要应用于高性能计算、图形渲染和人工智能等领域。该课程由清华大学微电子学研究所的邓仰东教授主讲，旨在教授如何有效地利用NVIDIA GPU的并行计算能力进行程序设计。 课程内容分为四大部分： 1. **CUDA概论**：这部分会介绍CUDA的基本概念，包括GPU的架构、CUDA编程环境的设置以及CUDA编程的核心元素——kernel函数。 2. **编程模型**：讲解CUDA的编程模型，包括线程和线程块的概念。在CUDA中，线程是执行计算的基本单元，而线程块则是一组协同工作的线程，它们共享内存空间。线程和线程块可以进一步组织成grid，形成多级并行结构。 3. **多线程和存储器硬件**：深入探讨CUDA中的存储器层次，如寄存器、共享内存、全局内存等。其中，SM（Streaming Multiprocessor）存储资源的管理和bank conflict的避免是优化性能的关键。全局内存访问模式，如coalesced和non-coalesced access，也会影响程序效率。 4. **性能提升**：这部分将讨论如何通过优化数据访问、减少bank conflict、有效利用共享内存以及理解和应用内存对齐等方式来提高CUDA程序的运行速度。 课程中提到的并行与并发的区分也是重要的理论基础。在广义上，两者可以互换，但在狭义的并行计算中，指的是多个独立的线程同时执行任务，而并发则可能涉及线程的交替执行或暂停状态（如在单一处理器系统中的多任务处理）。 CUDA程序设计的一个特点是SPMD（Single Program, Multiple Data），即同一程序在多个数据流上并行执行。在CUDA中，CPU负责顺序执行代码，而GPU则执行以线程块组织的并行代码。每个线程块内的线程可以合作完成任务，通过共享内存和同步机制实现高效的数据交换和计算。 课程中还会详细讲解grid和thread blocks的组织方式，以及它们在设备上的执行模型。理解这些概念对于编写高效且可扩展的CUDA程序至关重要。每个kernel执行时，会形成一个grid，由多个thread blocks组成，每个block又包含多个线程。这种多层次的并行结构使得程序员能够充分利用GPU的并行计算能力。 "CUDA-lecture-3"是针对NVIDIA CUDA技术的深度学习课程，涵盖了CUDA编程的基础和高级主题，对于想要掌握GPU并行计算的开发者来说是非常宝贵的资源。