风辰的CUDA入门教程

### CUDA基础知识详解 #### 第一章、CUDA的基本内容 ##### 第一节、CUDA及GPU简介 **GPU**，即**图形处理单元**(Graphic Processing Unit)，最初设计用于图形渲染任务。然而，随着技术的进步，尤其是自九十年代起，GPU制造商如NVIDIA、AMD (ATI)等发现GPU固有的并行处理能力远超传统CPU，开始致力于提高GPU的可编程性和计算能力，从而推动了GPU在通用计算领域的应用。 早期尝试利用GPU进行通用计算的方法称为**GPGPU**（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）。这种计算方式主要依赖于图形API如Direct3D或OpenGL，并使用如Cg或HLSL等着色器语言编写程序。尽管这种方法理论上可行，但由于其复杂的编程模型和难以优化的特点，并未得到广泛采用。 2007年，NVIDIA发布了**CUDA**(Compute Unified Device Architecture)框架，这是一种革命性的计算模型，允许开发者直接使用类似C语言的高级语言进行编程，无需依赖图形API。CUDA的出现极大地简化了GPU编程流程，使得更多的开发者能够利用GPU的强大计算力来解决复杂问题。 CUDA的关键特性包括： - **统一处理架构**：CUDA支持GPU和CPU之间的统一编程，简化了开发流程。 - **片内共享内存**：引入的片内共享内存显著提升了数据访问速度，从而提高了计算效率。 - **易于学习的编程模型**：基于C/C++语言的基础，使得更多开发者能快速上手。 CUDA自发布以来，在多个领域得到了广泛应用，例如石油勘探、天文学、流体力学模拟、分子动力学仿真等，展示了其在科学计算方面的巨大潜力。 ##### 第二节、Linux下CUDA开发环境安装 构建CUDA开发环境对于想要开始使用CUDA编程的开发者来说至关重要。以下是在Ubuntu 9.04操作系统环境下安装CUDA开发环境的基本步骤： 1. **确保GCC可用**：Ubuntu系统可能缺少某些GCC组件和g++，可以通过运行`sudo apt-get install g++`来安装这些缺失的组件。 2. **下载CUDA驱动和工具包**：访问NVIDIA官方网站下载适用于Ubuntu 9.04的CUDA驱动和工具包。 3. **切换至控制台**：使用组合键`Ctrl+Alt+F1/F2/F3/F4`切换至控制台界面，并执行`sudo /etc/init.d/gdm stop`命令停止图形显示管理器(gdm)。 4. **安装驱动和工具包**：进入下载的驱动和工具包所在目录，并执行安装命令。通常，安装命令为`sudo sh ./driver` 和 `sudo sh ./nv`，按提示操作即可。 5. **配置环境变量**：编辑用户的`.bashrc`文件或系统的`/etc/profile`文件，添加CUDA路径到环境变量中。例如，可以添加如下命令：`PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin`。 完成上述步骤后，即可在Linux环境下开始使用CUDA进行编程和开发工作。需要注意的是，随着CUDA版本的更新以及操作系统的变化，安装过程可能会有所不同。建议开发者根据最新的官方文档进行操作。 接下来，我们将进一步探讨CUDA的相关编程概念和技术细节，以便更好地理解和运用CUDA进行高性能计算。