CUDA入门教程：周斌并行编程讲解第三部分

"周斌CUDA视频PPT，第三集，主要介绍了并行程序设计的概念、原因、实现方式以及CUDA在并行计算中的应用，适合CUDA初学者学习，内容包括摩尔定律、处理器性能发展趋势、串行与并行计算模式对比等。" 在计算机科学领域，随着摩尔定律的发展，处理器的性能逐年提升，但单核性能的进步速度逐渐放缓。为了应对这一挑战，业界转向了并行计算，即将一个大的计算任务拆分成多个小任务，同时利用多个处理器或计算核心来完成。CUDA（Compute Unified Device Architecture）正是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，它利用图形处理单元（GPU）进行高性能计算，极大地提高了数据处理效率。 在周斌的CUDA视频PPT中，第三集讲解了为什么我们需要并行处理。随着数据量的爆炸性增长，传统的串行处理模式已经无法满足高效计算的需求。串行计算模式中，程序按照顺序执行指令，一次仅处理一条指令，这在处理大规模复杂问题时效率低下。而并行计算模式则打破了这种限制，通过同时使用多个计算资源，将大问题拆分成多个小任务并行处理，大大提升了计算速度。 PPT中还提到了并行处理的一些技术和概念，如搬砖模型，形象地比喻了并行处理的过程。在实际生活中，如果有一堆砖需要搬走，串行处理就像是一个人一块一块地搬，而并行处理则是多个人同时搬，大大减少了整体所需的时间。 此外，PPT还讨论了半导体产业的技术路线图，展示了制程工艺、频率、电压和功耗等参数随时间的变化趋势。随着制程工艺的不断缩小，处理器可以集成更多的核心，从而实现更强大的并行计算能力。然而，随着制程的推进，功耗问题也日益突出，这也是并行计算领域需要面对和解决的问题之一。 CUDA作为并行计算的重要工具，使得程序员可以直接利用GPU的并行计算能力，通过CUDA C/C++等语言编写高效的并行代码。周斌的CUDA视频教程对初学者来说，是一个了解并掌握CUDA编程的宝贵资源，通过配合视频学习，可以更好地理解和应用CUDA在实际问题中的解决策略。 这个资源提供了并行计算的基础知识，特别是CUDA技术的应用，对于想深入学习并行计算和GPU编程的人来说，是非常有价值的参考资料。