CUDA：GPU的延迟与吞吐量优化与通用计算开发

本文档深入探讨了CUDA基本概念及其在基于Nvidia GPU的通用计算开发中的应用，重点关注了延迟与吞吐量两个关键指标。CUDA（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，专为GPU设计，旨在利用其独特的硬件优势进行高性能计算。 首先，文章指出CPU的特点。CPU通过大型缓存来确保线程访问内存的低延迟，但其内存带宽相对较小，且执行单元数量有限，导致数据吞吐量不高。为了保证数据一致性，CPU需要复杂的硬件机制来管理缓存命中率。相比之下，GPU的优势显著，它具有极高的显存带宽（140GB/s），处理能力强大，接近1Tflops/s，这使得数据处理速度大大提高。GPU的架构设计使得缓存并不检查数据一致性，从而允许直接访问显存，尽管这可能导致更高的延迟，有时可达数百乃至上千个时钟周期。 其次，文中提到单核CPU的发展瓶颈。随着处理器频率的提升受限，以及在超线程、多流水线、复杂分支预测和大缓存等技术上的极限，CPU在通用计算中的指令级并行性仍然不足。而GPU则通过高度并行的图形渲染过程，利用更多的晶体管和面积实现更高水平的并行计算，更适合现代摩尔定律下的增长。 IBM Cell、SUN Niagara NPU和NVIDIA/AMD GPU都是当前并行计算的代表性产品，其中GPU因其市场的驱动和高性价比，发展最为迅速。文章还对比了CPU、GPU和FPGA在AES-128解密等实际应用中的性能，显示了GPU在特定任务上的明显优势。在开发难度、功能增加和硬件升级方面，GPU通常相对简单，但与主控端通信可能需要额外的工作。 总结来说，本篇文档通过深入剖析CPU和GPU在延迟与吞吐量上的差异，强调了CUDA在利用GPU进行并行计算中的核心作用，并探讨了GPU在性能、成本和开发便利性等方面的优点。这对于理解GPU在现代IT领域中的角色和潜在应用具有重要意义。