GPU编程进阶：流并行提升效率

本文档是关于GPU编程系列教程的第十部分，深入探讨了流并行的概念和应用。在传统的CPU架构中，由于其设计目标是通用性，处理多种数据类型和逻辑判断，导致结构复杂且容易受到中断的影响，这限制了其处理大规模并行任务的效率。为提升计算能力，GPU应运而生，它专为图形处理设计，能在无需中断的环境中处理大量、无依赖的数据。 GPU的核心优势在于高度并行性。以向量加法为例，CPU通常采用顺序循环，每个循环处理一个元素，而GPU则可以开启大量线程并行处理，即使单个线程处理速度可能较慢，但由于并行度高，整体性能远超CPU。CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）是NVIDIA推出的一种编程模型，简化了GPU编程，降低了开发者门槛。 在CUDA环境配置方面，作者提供了基于联想小新超极本，Win10 64位专业版和NVIDIA GeForce 940MX显卡的配置指导。首先，用户需要确保显卡驱动已安装，然后从NVIDIA官方网站下载并安装相应的CUDA Toolkit。安装成功后，可以通过nvcc -V命令验证，并检查系统环境变量是否添加了CUDA相关路径。此外，作者提到在Visual Studio 2013中，CUDA Toolkit的安装会自动与系统编译器集成，使得在新建项目时可以直接选择CUDA相关的选项进行开发。 流并行（Stream Parallelism）是CUDA编程中的关键概念，它允许程序员在多个并发执行流（Stream）中安排任务，这些流可以在GPU的不同硬件资源上并行执行。通过合理组织流，可以进一步优化GPU的利用率，提高计算效率。流并行的设计使得GPU能够更好地适应并行任务，尤其是在处理大量并行计算密集型应用，如科学计算、机器学习和深度学习等场景中，流并行的优势尤为明显。 本文旨在帮助读者理解GPU的并行处理优势，掌握CUDA编程模型，以及如何有效地利用流并行来编写和优化GPU程序，从而提高程序的性能和执行效率。对于希望涉足GPU编程的开发者来说，这是一个重要的学习资料。