三分钟搞懂CUDA和GPU编程 _编程

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，支持开发人员利用GPU的强大计算能力进行通用计算任务。本文介绍使用CUDA进行GPU编程的基础知识、关键概念以及如何加速各种计算任务。
1 为什么要使用GPU进行计算现代GPU是高度并行的处理器，设计用于同时处理大量数据。它们在能够分解为更小的并行任务上表现出色，非常适合科学模拟、数据处理、机器学习等任务。
2 CUDA GPU编程的关键概念2.1 线程和块：CUDA将计算分为并行运行的线程。线程组织成块，块组成网格。这种分层结构有助于管理并行性。
2.2 核函数：核函数是在GPU上运行并由各个线程执行的函数，是CUDA中并行计算的核心。
2.3. 共享内存：共享内存是一个快速且低延迟的内存空间，块内的线程可以使用它来交换数据和协作。
2.4. 全局内存：全局内存是所有线程都可以访问的主要内存空间，比共享内存慢，但容量更大。
2.5. 网格和块维度：开发人员可以指定网格和块的维度来分割计算。优化这些维度对性能很重要。
3 CUDA GPU编程的基本步骤3.1 内存管理：使用cudaMalloc和cudaMemcpy等函数在CPU和GPU内存之间分配和传输数据。
3.2 核函数定义：编写将由每个线程执行的核函数。该函数应表达开发人员想执行的并行计算。
3.3 启动核函数：使用<<<...>>>符号指定网格和块的维度来在GPU上启动核函数。
3.4 同步：【三分钟搞懂CUDA和GPU编程】使用cudaDeviceSynchronize等同步函数确保所有GPU线程在继续之前完成工作。
4 CUDA GPU编程的优势