NVIDIA CUDA超大规模并行编程详解

这份资料是关于NVIDIA CUDA超大规模并行程序设计训练课程的，由邓仰东教授在清华大学微电子学研究所主讲。课程涵盖了CUDA的基础概念、编程模型、多线程和存储器硬件以及性能提升等内容，旨在帮助学习者深入理解并掌握CUDA编程技术。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用图形处理器（GPU）的强大计算能力来解决高性能计算问题。CUDA的核心在于将复杂的计算任务分解为大量并行执行的线程，这些线程可以在GPU的流式多处理器（SM，Streaming Multiprocessors）上高效运行。 课程的第一天主要介绍CUDA概论，包括CUDA的基本架构和编程环境，让学习者对CUDA有一个初步的认识。第二天则深入到编程模型，讲解如何定义和管理线程，以及如何构建和调度线程块。线程硬件部分会详细阐述GPU中的线程组织方式，如线程块（Thread Block）和网格（Grid），以及线程间的同步和通信机制。 第三天的内容聚焦于存储器硬件，特别是SM存储资源和全局内存。银行冲突（Bank Conflict）是GPU内存访问的一个重要问题，课程会解释如何避免这种情况以提高内存访问效率。全局内存的访问模式，如聚合（Coalesced）与非聚合（Non-coalesced）访问，也是优化CUDA程序的关键因素。 第四天则关注性能提升，探讨如何通过优化数据布局、减少内存访问延迟、有效利用共享内存等手段来最大化GPU的计算性能。课程会讲解SPMD（Single Program, Multiple Data）编程模型，这是CUDA编程的一个重要特点，即在每个GPU线程上并行执行相同的代码，处理不同的数据。 CUDA的执行模型是CPU与GPU协同工作的，CPU负责序列执行代码，而GPU则执行以线程块组织的并行代码。一个kernel（计算函数）在GPU上执行时，会被组织成一个网格（Grid）的线程块，每个线程块内的线程可以共享数据，并通过特定机制进行协作。 在实际应用中，理解和掌握CUDA的线程组织、存储器层次结构以及性能优化策略对于编写高效、并行的GPU程序至关重要。这份资料对于那些希望进入CUDA编程领域的学习者来说是一份宝贵的资源，能帮助他们快速入门并逐步精通CUDA编程。