CUDA C/C++ 入门教程：从 HelloWorld 开始探索 GPU 并行计算

"Introduction_to_CUDA_C.pptx 是一个关于CUDA C/C++的介绍性讲座，由Brian Gregor在Boston University的Research Computing Services中讲解。CUDA是NVIDIA公司推出的一种技术，用于启用GPU（图形处理单元）进行通用计算，旨在利用GPU的并行处理能力来提升计算性能，同时保持与标准C/C++的兼容性。CUDA通过添加少量的扩展来支持异构编程，提供简单的API来管理设备、内存等。 在本次CUDA C/C++的介绍中，参与者将从一个简单的“Hello World!”程序开始，学习如何编写和启动CUDA C/C++内核，以及如何管理GPU内存。此外，还将涉及通信和同步的管理，这是进行高效并行计算的关键。课程预计会涵盖以下几个核心概念： 1. **Heterogeneous Computing**（异构计算）：利用CPU和GPU的不同优势进行混合计算，使系统能充分利用各自的特点进行优化。 2. **Blocks and Threads**（线程块和线程）：CUDA中的计算是由线程执行的，这些线程组织成线程块，线程块再组成线程格。这种结构允许大规模并行执行。 3. **Indexing**（索引）：理解和正确使用线程索引是高效利用GPU并行性的关键。 4. **Shared Memory**（共享内存）：线程块内的线程可以访问共享内存，提高数据交换速度。 5. **__syncthreads()**：这是一个同步函数，用于确保线程块内的所有线程完成特定任务后再继续执行，防止数据竞争。 6. **Asynchronous Operation**（异步操作）：CUDA允许并发执行多个操作，提高资源利用率。 7. **Handling Errors**（错误处理）：CUDA编程中，理解和处理错误是必要的，以确保程序的稳定性和可靠性。 8. **Managing Devices**（设备管理）：包括选择和切换不同的GPU设备，以及设备间的数据传输。 这个讲座假设参与者有C或C++的基础，但不需要有GPU编程、并行编程或图形学的经验。通过这次学习，初学者将能够逐步掌握CUDA编程的基本技巧和概念，为更深入的GPU计算打下基础。"