CUDA编程模型与GPU通用计算探索

"GPU理论简介-onfi接口规范, CUDA" 这篇资源主要讲述了GPU理论以及CUDA编程模型，特别是如何利用GPU进行并行计算。CUDA是NVIDIA公司推出的一种编程平台，允许开发者利用GPU的强大计算能力来解决科学计算和其他计算密集型任务。 在CPU与GPU的协同工作模式中，CPU通常负责复杂的逻辑控制，而GPU则专注于数据的并行处理，这种分工合作的方式能够高效地利用硬件资源，提升整体计算性能。GPU的发展历程被分为三个阶段：早期的固定功能架构，接着是分离着色器架构，最后是统一着色架构，其中GPU的性能每年都有显著提升，远超过同期CPU的提升速度。 2.2.1 GPU发展历史中提到，GPU最初是为了图形渲染而设计的，例如NVIDIA的GF256，它引入了完整的3D处理引擎，使得图形处理任务可以从CPU转移到GPU，减轻了CPU的计算压力，提升了效率。随着时间的推移，GPU增加了几何着色功能，进一步增强了其在计算系统中的作用，能够创建和处理新数据，解决了许多复杂算法问题。 进入21世纪，GPU采用了统一渲染架构，核心模块由流处理器构成，它们不仅可以处理图像任务，还能在API的支持下执行非图像处理任务，如高清视频加速和物理加速。现代GPU的流处理器数量众多，具备强大的浮点运算能力，使得科学计算任务可以更多地交给GPU来处理。 此外，论文还提到了基于CUDA的频域FIR滤波并行算法研究，表明CUDA已被广泛应用于实际的计算问题中，如信号处理领域。CUDA提供了一种有效的方法，通过将计算任务分解为可并行执行的部分，能够在GPU上高效地执行这些任务，从而提高了计算速度和效率。 总结来说，这篇文章涵盖了GPU的基本原理、发展历程和在并行计算中的应用，特别强调了CUDA编程模型在提升计算性能上的重要作用。随着GPU技术的进步和CUDA平台的成熟，越来越多的计算密集型应用将会受益于GPU的并行计算能力。