CUDA入门教程：GPU并行计算与优化实战

《风辰的CUDA入门教程》是一份由风辰在二零一零年七月二十四日编写的针对CUDA技术的初级教程。CUDA是NVIDIA公司于2007年推出的Compute Unified Device Architecture（统一设备架构）的缩写，它是一种编程模型，旨在利用图形处理单元（GPU）的强大并行计算能力进行通用计算。该教程分为三个主要章节： 1. **CUDA的基本内容**： - **第一节：CUDA及GPU简介** - GPU原本专用于图形渲染，但其并行架构被发现适合通用计算，特别是NVIDIA和AMD等厂商通过硬件和软件改进使其成为可编程设备。 - **第二节：Linux下CUDA开发环境安装** - 教程指导读者如何在Linux环境下安装CUDA开发工具包，以便开始编程。 - **第三节：CUDA与fork/join模式** - CUDA编程模式不同于传统的CPU处理，涉及并发执行的概念。 - **第四节：CUDAC语言** - 介绍CUDA编程语言的特点，它是一种类C语言，易于理解和学习。 - **第五节：计算π** - 提供了一个简单的例子，演示如何使用CUDA计算圆周率，这是学习CUDA的一个基本实践。 - **其他部分** - 包括线程层次、存储器组织、执行模式以及NVIDIA GPU的结构，帮助理解CUDA程序在硬件上的运行机制。 2. **CUDA程序优化**： - **每一节：CUDA总体优化策略** - 介绍如何优化CUDA程序性能，包括计时器设计、错误处理和性能调优。 - **第五节：CUDA程序的优化** - 专门探讨如何针对CUDA代码进行更深入的优化，以提高效率。 - **串行C程序的优化** - 对比CUDA与传统串行C程序的优化策略，突出CUDA的优势。 3. **一些例子**： - **两向量的距离** - 提供一个实际操作的例子，帮助理解CUDA如何处理数学运算。 - **矩阵与向量乘积** - 另一个计算密集型任务的示例，展示了CUDA在处理大量数据时的能力。 - **线性方程组求解** - 说明CUDA如何应用于数值计算中的复杂问题。 《风辰的CUDA入门教程》为初学者提供了一个系统的学习路径，从理论到实践，逐步引导读者掌握CUDA编程技术，利用GPU进行高性能计算。通过本教程，开发者可以了解到CUDA编程的核心概念、环境配置、常见问题解决以及如何将GPU计算潜力最大化。