CUDA C 编程指南 v9.0：探索 Tensor Core 和新特性

"CUDA C Programming Guide v9.0是NVIDIA发布的最新版CUDA编程指南，主要针对使用C语言进行CUDA编程的开发者。该版本增加了对计算能力7.0的支持，包括Tensor Core的功能增强，更新了SIMT（单指令多线程）架构中独立线程调度的讨论，并提供了关于如何将依赖于之前硬件中 warp 同步执行假设的代码移植到Volta架构的建议。此外，还预览了一个用于加速半精度矩阵乘法的C++ API，利用Tensor Cores在Warp矩阵函数中的功能。不再支持计算能力2.x（Fermi）的相关文档已被移除，新增了对warp投票、warp洗牌和warp匹配函数的同步文档，并添加了关于合作组的灵活线程同步原语的附录，统一内存系统要求也得到了澄清，明确了操作系统支持的信息。" CUDA C Programming Guide v9.0是一个重要的资源，为开发者提供了全面的CUDA编程指导，特别是在深度学习领域，CUDA的高效计算能力被广泛应用。以下是一些关键知识点的详细说明： 1. **计算能力7.0**：CUDA 9.0增加了对计算能力7.0的支持，这意味着开发者可以利用更先进的GPU硬件特性，例如Volta架构的Tensor Cores，这些核心专为深度学习中的矩阵运算优化，可以加速混合精度计算。 2. **Tensor Cores**：Tensor Cores是一种硬件加速单元，专门设计用于执行混合精度（如半精度浮点运算）的矩阵乘法和加法，大大提升了深度学习模型训练的速度。 3. **独立线程调度**：在SIMT架构中，独立线程调度的更新允许GPU在不同线程之间更加灵活地分配工作，提高了并行执行的效率，特别是在处理异步任务时。 4. **代码移植**：对于依赖于早期硬件中warp同步执行特性的代码，CUDA 9.0提供了解决方案和建议，帮助开发者将这些代码有效地迁移到新的Volta架构。 5. **C++ API预览**：为了加速半精度矩阵乘法，CUDA 9.0引入了一个C++ API的预览版，这使得开发者能够利用Tensor Cores在warp级别的函数中实现更快的计算。 6. **移除旧版支持**：CUDA 9.0不再支持计算能力2.x（Fermi），这意味着开发者需要将旧的基于Fermi架构的代码升级或迁移至新版本。 7. **Warp级同步函数**：文档新增了对warp投票、warp洗牌和warp匹配函数的同步描述，这些工具能帮助开发者更好地管理线程间的同步和数据交换。 8. **合作组**：CUDA 9.0的附录介绍了合作组，这是一种新的线程同步原语，允许开发者编写更高效、更灵活的并行代码，进一步优化了GPU上的计算任务。 9. **统一内存系统要求**：文档更新了关于统一内存系统的要求，明确了在不同操作系统下对CUDA支持的详细信息，这对跨平台开发尤其重要。 CUDA C Programming Guide v9.0是深度学习和高性能计算开发者的重要参考资料，它提供了全面的API接口和编程指导，帮助开发者充分利用现代GPU的计算能力。