清华大学CUDA超大规模并行编程训练

"清华大学CUDA3课程概述" 清华大学CUDA3是一门专注于NVIDIA CUDA超大规模并行程序设计训练的课程，由邓仰东教授在清华大学微电子学研究所讲授。该课程旨在帮助学生理解和掌握如何利用CUDA技术进行高效计算，特别是在GPU（图形处理器）上实现并行计算。课程内容涵盖CUDA的基本概念、编程模型、多线程和存储器硬件，以及如何优化性能。 课程日程分为四天： 1. 第一天主要介绍CUDA概论，让学生对CUDA有一个初步的认识。 2. 第二天深入探讨CUDA的编程模型，这是编写并行程序的基础。 3. 第三天讲解多线程和存储器硬件，包括SM（Streaming Multiprocessor）存储资源、银行冲突、全局内存以及访问模式。 4. 第四天重点在于性能提升，讲解如何优化CUDA程序以获得更高的计算效率。 课程中提到的“并行”与“并发”概念： 在广义上，"并行"与"并发"可以互换使用，但狭义上它们有所区别。并行通常指同时执行的多个独立任务，而并发则更侧重于在时间上交错执行任务。在CUDA编程中，GPU能够同时运行大量线程，实现真正的并行计算。 CUDA编程模型： CUDA是一种基于SPMD（Single-Program Multiple-Data）模型的编程方式，这意味着在GPU上执行的每个线程块中的所有线程同时执行相同的代码，但操作不同的数据。CPU负责顺序执行代码，而GPU则执行以线程块组成的网格（Grid）为单位的并行代码。 在CUDA中，计算单元是通过Grids和Thread Blocks组织的。一个Kernel（CUDA程序的核心部分）在GPU上作为Grid的集合执行，Grid由多个Thread Blocks组成。每个Thread Block内部包含一批可以协作的线程，这些线程可以通过共享内存空间进行通信和数据交换，同时线程块内的线程可以通过特定机制避免银行冲突，优化全局内存的访问效率。 总结来说，清华大学CUDA3课程是一个深度学习CUDA编程的实战课程，涵盖了从基本概念到高级优化技巧的全面内容，旨在培养学生的GPU并行计算能力，提升计算效率，解决高性能计算问题。