CUDA_C++_编程指南，图形处理单元 （GPU）1在类似的价格和功率范围内提供比 CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些更高的功能在 GPU 上运行速度比在 CPU 上运行得更快（请参阅 GPU 应用程序）。其他计算设备（如 FPGA）也非常节能，但提供的编程灵活性远低于 GPU。
GPU 和 CPU 之间存在这种功能差异，因为它们在设计时考虑了不同的目标。虽然 CPU 被设计为擅长尽可能快地执行一系列操作（称为线程），并且可以并行执行几十个这样的线程，但 GPU 被设计为擅长并行执行数千个操作（摊销较慢的单线程性能以实现更大的吞吐量）。
GPU 专门用于高度并行计算，因此设计为将更多的晶体管专用于数据处理，而不是数据缓存和流量控制。原理图 1 显示了 CPU 与 GPU 的芯片资源分布示例。
### CUDA C++ 编程指南知识点总结
#### 一、GPU 的优势与应用
- **高性能计算能力**：GPU 在类似价格和功率消耗下能够提供比 CPU 更高的指令吞吐量和内存带宽。
- **并行计算能力**：GPU 设计用于执行大量并行任务，能够在数千个线程上实现高效并行处理。
- **高能效**：尽管 FPGA 等其他计算设备也很节能，但 GPU 提供更灵活的编程接口。
#### 二、CUDA 概述
- **通用并行计算平台**：CUDA 是 NVIDIA 推出的一种通用并行计算平台及编程模型。
- **可扩展编程模型**：CUDA 支持可扩展的编程模型，便于开发人员根据需求调整代码结构和性能优化。
- **文档结构**：CUDA 编程指南详细介绍了 CUDA 的各个方面，包括核心概念、编程模型、接口等。
- **编程模型**：
- **内核函数**：用户定义的函数，在 GPU 上执行并行计算任务。
- **线程层次结构**：包括线程块和线程网格，支持不同级别的并行化。
- **线程块簇**：多个线程块可以组成一个簇，共同访问共享内存。
- **内存层次结构**：包括全局内存、共享内存、寄存器等，不同的内存类型具有不同的访问特性和延迟。
- **异构编程**：支持 CPU 和 GPU 之间的协同工作，通过流式异步操作提高效率。
- **异步 SIMD 编程模型**：支持并行执行相似指令的能力，同时处理多个数据元素。
- **异步操作**：允许在没有等待完成的情况下提交内核和其他任务。
- **计算能力**：指代 GPU 的架构版本，不同的计算能力支持不同的特性。
#### 三、编程接口
- **NVCC 编译器**：是 CUDA 的主要编译工具，支持多种编译选项和流程。
- **离线编译**：提前进行编译，生成 PTX 或 CUDA 机器码文件。
- **即时编译**：在运行时动态编译代码，适用于需要动态生成代码的情况。
- **二进制兼容性**：确保不同版本之间的二进制文件可以在新旧设备上运行。
- **PTX 兼容性**：PTX 是一种中间表示形式，可以跨不同架构运行。
- **应用兼容性**：确保代码在不同版本的 CUDA 环境中保持一致的行为。
- **C++ 兼容性**：CUDA 支持标准 C++ 语法，并提供了一些特定于 CUDA 的扩展。
- **64 位兼容性**：支持 64 位数据类型和地址空间，适用于大型数据集处理。
#### 四、总结
CUDA C++ 编程指南为开发者提供了全面的指导，涵盖了从基础概念到高级技巧的各个方面。通过理解 GPU 的特性和 CUDA 的编程模型，开发者可以充分利用 GPU 的强大并行计算能力，显著提升应用程序的性能。无论是对于科学计算、数据分析还是图形处理等领域，掌握 CUDA 编程都是至关重要的技能之一。
