CUDA编程入门：GPU通用计算与CUDA实例解析

"该资源是一份关于GPU编程的资料，特别是针对CUDA技术的介绍。内容涵盖了GPU通用计算的背景，CUDA的基本概念和实例应用。报告人是杨中雷，来自浙江大学CAD&CG国家重点实验室，这份资料是2009年暑期图形图像班的讲座内容。" 在现代计算机科学中，GPU编程已经成为提升计算性能的关键技术，特别是在处理大规模数据和高性能计算任务时。GPU，全称为Graphics Processing Unit，原本是专为图像显示设备设计的，由NVIDIA和ATI（现AMD）等公司生产。然而，随着技术的发展，GPU已经超越了图形处理的范畴，进入了通用计算领域，即GPGPU（General Purpose Computing on GPU）。 CUDA，全称Compute Unified Device Architecture，是NVIDIA推出的一种并行计算架构，允许开发者使用C语言编写程序，充分利用GPU的并行处理能力，实现高性能计算。CUDA的核心思想是将计算任务分解为大量并行执行的小任务，分配给GPU的众多核心处理，从而大幅提升计算速度。例如，在脑神经电路模拟中，CUDA实现了130倍的加速；在H.264视频编码中，结合CUDA插件，编码速度可以达到最高标准媒体编码器的4倍；在时尚设计领域，Optitex利用CUDA加速衣物模拟，将设计周期从190天缩短到35天。 CUDA编程模型包括主机（CPU）和设备（GPU）两个部分。CPU作为主机负责逻辑性强的任务，如任务调度和数据管理，而GPU则专注于密集型计算任务。程序员可以通过CUDA API来指定哪些计算任务应在GPU上执行，通过显存交换数据，并控制任务的执行流程。CUDA编程还包括理解和利用GPU的多线程结构，如线程块和网格，以及共享内存和全局内存的管理。 此外，CUDA也被广泛应用于集成电路电子设计自动化（EDA）领域，例如在核心图论算法中实现20到50倍的加速，如广度优先搜索、单源最短路径、所有节点对之间最短路径和最大流问题的求解。 这份资源对于理解GPU通用计算的背景，学习CUDA编程以及探索其在不同领域的应用具有很高的价值。通过深入学习和实践CUDA，开发者可以有效利用GPU的并行计算能力，解决复杂计算问题，提升应用的性能。