CUDA入门指南：程序架构、Kernels与存储体系详解

本篇文章是关于CUDA编程的学习笔记，主要关注CUDA程序架构、Thread管理以及存储器体系。CUDA是NVIDIA专为加速GPU计算而设计的一种并行计算平台和编程模型，它扩展了C/C++语言，引入了名为Kernels的关键概念，这些函数在执行时通过<<<grid, block>>>(grid尺寸, block尺寸)的调用模式进行定义，其中grid代表块（block）的整体布局，block则包含了线程（threads）的执行单元。 1. **Kernels**：CUDA的核心是Kernels，它们是带有\_global\_前缀的C/C++函数，用于并发执行。每个Kernel会根据指定的grid和block参数分配到GPU的不同流多处理核心(SM)上。threadID是每个线程的唯一标识，它由内建变量threadIdx提供，允许程序员进行线程级的控制和操作。 2. **Thread Management**： - ThreadIdx是一个三维向量，支持对一维、二维和三维数据结构的高效处理。例如，二维block中，threadIdx=(x, y)对应线程ID为x+xDy*y。 - 由于GPU资源有限，每个block有最大1024个threads，它们共享SM上的寄存器和有限的共享内存。 - block的组织方式灵活，可以是1D、2D或3D，且block的运行是独立的，不受GPU核心数量限制。 3. **存储器体系**： - CUDA提供了四种主要的内存类型：全局内存（global memory），所有线程可访问；局部内存（local memory），每个线程私有；共享内存（shared memory），仅限同一block内的线程访问；以及纹理内存（texture memory），用于快速读取预加载的数据。 - 图3展示了这四种内存的层次结构，程序员需要合理管理内存访问，以优化性能。 本文档为读者提供了一种理解和实践CUDA编程的基础，从基本的Kernels编写到线程管理和内存管理，为GPU并行计算任务的高效实现提供了指导。通过理解这些概念，开发者可以更好地利用CUDA的优势，加速各种科学计算、图形渲染等计算密集型应用。