CUDA编程入门教程：GPU计算与Intel合作揭秘

本篇CUDA编程教程旨在帮助学习者掌握这一强大的并行计算平台。CUDA是NVIDIA公司推出的一种针对图形处理单元(GPU)进行通用计算的技术，它使得原本专为图形渲染设计的GPU能够用于执行复杂的数学运算和科学计算任务。教程由华南理工大学陈虎博士提供支持，邮箱为tommychen74@yahoo.com.cn，课程适合对高性能计算和并行处理感兴趣的开发者。 GPU与传统的CPU相比，其主要特点在于设计初衷是为处理图形密集型任务，特别适合大量数据并行处理。GPU拥有数百万个晶体管，专注于计算单元而非通用计算，这意味着它们的架构更侧重于执行大量SIMD(单指令多数据)操作，如浮点运算。相比之下，CPU虽然在通用计算方面强大，但晶体管分配在缓存和控制电路上更多。 以NVIDIA GeForce系列为例，从第一代GPU GeForce 6800到第二代的GeForce 8800，性能有了显著提升。GeForce 8800的特点包括128个流处理器，每SM单元有8个流处理器SP，每个SP包含乘加单元，能同时管理24个线程簇，采用Single-thread,Multiple-data技术，每周期在8个SP上并行执行一个线程簇。这款GPU的峰值速度高达576 GFLOPS，而存储层次结构设计也考虑到了性能优化，包括L1缓存和L2缓存，提供了高效的数据访问。 课程网站<http://www.morecores.cn/multicore/index.html>提供了丰富的教学资源，涵盖了CUDA编程模型的基础概念、编程环境设置、数据并行化策略以及如何利用GPU的特性进行高效的计算。通过学习，学员将理解如何利用GPU的优势，比如并行处理能力，来加速科学计算、机器学习等领域的应用。此外，课程还提到了CUDA编程模型的发展历程，以及GPU与传统CPU在峰值速度上的对比，这有助于读者了解GPU技术的发展趋势和实际应用场景。 这是一份适合希望通过CUDA技术提升计算性能的专业教程，无论是对于计算机图形学、人工智能还是高性能计算的开发者来说，都是不可多得的学习资料。