GPU计算：从CUDA到高性能应用

“中国科学技术大学CUDA课程PPT，涵盖了GPU的发展、CPU与GPU的比较、GPU的应用与资源，以及CUDA编程、性能优化和矩阵乘法示例等内容。” 在本PPT中，介绍了GPU作为高性能计算的重要工具，其发展历程、架构特点以及在通用计算中的应用。首先，GPU（Graphics Processing Unit）原本是专为处理图形任务而设计的，但随着技术的进步，特别是内部单元数量的快速增长和可编程性的提升，GPU逐渐演变为一种强大的并行计算平台，被广泛应用于科学计算、数据分析等领域。 GPU的发展经历了三个主要阶段： 1. 第一代GPU主要负责3D图像处理的硬件加速，不具备软件编程能力，如早期的Geometry Engine。 2. 第二代GPU增加了有限的编程性，如NVIDIA的GeForce3和ATI的Radeon8500，引入了顶点级和像素级的可编程性。 3. 第三代GPU带来了更为完善的编程环境，如NVIDIA的CUDA，使得开发者能够更直接地利用GPU的并行计算能力。 在CPU与GPU的比较中，GPU通常拥有更多并行处理单元，适合执行高度并行的任务，而CPU则更适合执行复杂的控制流和低延迟的任务。因此，GPU在大数据处理、深度学习、物理模拟等领域展现出显著的性能优势。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA为开发GPU应用程序提供的编程框架。CUDA编程允许程序员利用C/C++语言直接访问GPU的计算资源，创建高效的并行算法。CUDA的核心概念包括线程块、网格、共享内存、全局内存等，通过这些机制，开发者可以构建大规模并行程序，充分利用GPU的并行计算能力。 课程还提到了性能优化和一个示例：矩阵乘法。在GPU上实现矩阵乘法可以显著提高计算速度，因为GPU可以同时处理大量数据。CUDA提供了一系列工具和技巧来优化矩阵乘法的效率，例如，合理调度线程、减少内存访问带宽的瓶颈等。 这份PPT详细阐述了GPU的基本概念、历史演变、CUDA编程模型以及在实际应用中的性能优化策略，对于理解和掌握GPU计算有着重要的指导价值。