"CUDA语言课程是一门专门针对NVIDIA CUDA并行计算平台的教育资料,由邓仰东教授主讲,旨在教授如何利用CUDA进行大规模并行程序设计。CUDA是一种被广泛应用于科学计算、图形处理、人工智能等多个领域的编程技术,通过NVIDIA的GPU(图形处理器)实现高效计算。课程覆盖了CUDA的基础概念、编程模型、多线程管理和存储器硬件,以及性能优化等核心内容。课程受到全球多所知名大学的认可,如肯特州立大学、京都大学、麻省理工学院、斯坦福大学等,并在全球范围内设有教学点。课程日程包括CUDA概述、编程模型、多线程和存储器硬件、以及性能提升四个部分。课程还介绍了摩尔定律的发展和多核时代的背景,以及GPU计算在解决复杂计算问题中的重要作用。"
在CUDA语言课程中,学员将学习到以下关键知识点:
1. **CUDA概述**:了解CUDA的基本架构,包括CUDA GPU的组织结构、CUDA执行模型以及CUDA编程的核心组件,如CUDA C/C++语法、kernel函数、设备内存模型等。
2. **编程模型**:掌握CUDA编程的基本概念,如线程块和线程网格、同步机制、流和事件,以及如何利用这些概念构建高效的并行算法。
3. **多线程和存储器硬件**:深入理解CUDA中的存储器层次结构,包括全局内存、共享内存、纹理内存和常量内存,以及如何优化存储器访问以提高性能。
4. **性能提升**:学习性能分析和优化技巧,如理解occupancy(占用率)、计算能力限制、减少数据传输和同步开销,以及使用NVCC编译器选项进行性能调优。
5. **GPU计算的历史与现状**:回顾CPU与GPU的发展历程,理解摩尔定律对计算机硬件的影响,以及为什么GPU在并行计算领域扮演重要角色。
6. **CUDA应用实例**:通过实际案例分析,了解CUDA在科学计算、物理模拟、图像处理、机器学习等领域的成功应用。
这门课程适合对并行计算有兴趣,尤其是希望通过GPU加速计算任务的科研人员、工程师和学生。通过学习,学员不仅能够掌握CUDA编程技术,还能了解到当前计算领域的发展趋势和挑战。