CUDA 教程(二)CUDA 模型概述
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发布时间：2024-10-01 07:22
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时间：2024-10-16 20:29
本教程将深入探讨CUDA编程模型，从硬件到软件层面剖析GPU并行计算原理。首先，理解GPU的异构并行计算至关重要，它起源于早期CPU无法满足图形处理需求，GPU因其众多轻量级线程，适合大规模并行计算。异构架构包括CPU和GPU，通过PCIe总线相连，应用由CPU初始化，管理GPU环境和代码数据。
CUDA作为通用并行计算平台，通过CUDA库、编译器指令和API接口实现。CUDA编程模型包含Runtime API和Driver API，两者在性能上没有显著差异，但不可混用。CUDA库如CUDA Libraries提供了高效的计算功能，应用程序则包含CPU和GPU部分，通过nvcc编译器将主机代码转化为设备执行的PTX语言。
硬件结构方面，SM（ Streaming Multiprocessors）负责线程调度，每个SM的SP（Streaming Processor）数量随GPU架构变化。CUDA线程模型涉及kernel（核函数）、thread、block和grid，以及warp（线程束），它们在并行计算中发挥关键作用。理解线程索引映射到矩阵坐标，对于正确访问内存和计算至关重要。
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