在本项目中，我们关注的是一个名为"mul.zip_cuda程序"，它专注于使用CUDA C实现矩阵乘法。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种编程模型，它允许开发者利用GPU（图形处理单元）的强大并行计算能力来加速计算密集型任务，如矩阵乘法。以下是关于CUDA C矩阵乘法的详细知识点：
1. **CUDA编程模型**：CUDA提供了一种编程环境，允许C/C++程序员直接与GPU交互。通过定义特殊的函数（kernel），程序员可以在GPU上并行执行任务。CUDA程序通常包括主机代码（运行在CPU上）和设备代码（运行在GPU上）。
2. **CUDA C语言扩展**：CUDA C在标准C/C++的基础上添加了一些特性，比如__global__、__device__和__host__等关键字，用于声明在GPU上运行的函数和变量。
3. **矩阵乘法的并行化**：矩阵乘法天然适合并行计算，因为每个元素的计算独立且不依赖其他元素。在CUDA中，我们可以将矩阵划分为小块，每个线程块负责一部分乘法，线程块内的线程再各自负责一块小矩阵的乘法。
4. **线程与线程块**：CUDA中的线程组织成二维或三维的线程块，线程块又组成网格。线程块内的线程可以进行同步操作，而线程块间的同步则受限。在矩阵乘法中，线程通常对应矩阵元素，线程块可以对应矩阵的子块。
5. **全局内存**：在描述中提到，这个程序目前只使用全局内存进行计算。全局内存是所有线程都能访问的内存区域，但相比于共享内存和寄存器，其访问速度较慢。因此，优化内存访问模式是提高CUDA程序性能的关键。
6. **内存对齐与预加载**：为了减少全局内存的访问次数，可以通过内存对齐和预加载策略，将需要的数据预先加载到共享内存或寄存器中，提高数据访问效率。
7. **CUDA核函数（kernel）**："mul.cu"文件中应该包含定义了矩阵乘法的核函数。这个函数会在GPU上并行执行，由主机代码启动，并根据矩阵大小动态调整线程和线程块的数量。
8. **错误检查**：CUDA编程中，必须进行错误检查，以确保设备分配、内存拷贝、kernel执行等操作成功。这在调试和优化代码时尤其重要。
9. **性能分析**：CUDA程序的性能优化通常需要借助NVIDIA的Nsight工具或其他性能分析工具，监控和分析CUDA事件，找出瓶颈并进行优化。
10. **CUDA SDK和CUDA Toolkit**：CUDA开发通常需要安装CUDA SDK和CUDA Toolkit，它们提供了编译器、库、示例代码以及用于开发和调试的工具。
这个项目对于初学者来说是一个很好的起点，因为它提供了简单的矩阵乘法实现，同时内含注释，有助于理解CUDA编程的基本概念。对于有经验的开发者，它也是一个基础示例，可以在此基础上进行性能优化，例如引入共享内存、优化内存访问模式或采用更高效的调度策略。
