一、并行编程导论与CUDA入门
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内容提要
随着人工智能的发展，CUDA在矩阵和张量计算中变得愈发重要。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，支持C/C++语法，通过SIMT模式实现多线程并行计算。CPU负责数据准备和结果整理，GPU则进行高效的并行计算，广泛应用于深度学习和科学计算。
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关键要点
- 随着人工智能的发展，CUDA在矩阵和张量计算中变得愈发重要。
- CUDA是NVIDIA的并行计算平台，支持C/C++语法。
- CUDA通过SIMT模式实现多线程并行计算。
- CPU负责数据准备和结果整理，GPU进行高效的并行计算。
- CUDA程序执行主要分为数据准备、数据传输、数据读取、运算、写回和结果传输等步骤。
- CUDA的运算硬件单元包括多个SM单元，支持并行计算。
- CUDA程序的文件扩展名为*.cu，语法与C++类似。
- CUDA支持通过cudaMalloc和cudaMemcpy进行显存分配和数据传输。
- 在CUDA中，线程通过Grid、Block和Thread的层级结构进行组织。
- 核函数是CUDA中的设备侧入口函数，使用__global__标识。
- CUDA编译器NVCC用于编译CUDA程序，支持不同的GPU架构。
- 性能分析工具Nsight Systems可用于分析CUDA程序的性能。
- 优化核函数调用可以减少性能开销，提高计算效率。
- 加速比是评估GPU性能的重要指标，理想加速比与实际加速比通常存在差异。
- CUDA支持的最大线程数和块大小受限于GPU的硬件特性。
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