(2024年)CUDA基础知识总结.ppt

CUDA基础知识总结

目录

CONTENTS

CUDA概述

CUDA硬件架构

CUDA编程基础

CUDA编程实践

CUDA高级特性

CUDA应用案例

CUDA概述

定义

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和API模型，允许开发者使用NVIDIAGPU进行通用计算。

发展

自2007年发布以来，CUDA已成为高性能计算和加速计算领域的重要工具，不断推动GPU计算的发展和应用。

科学计算

深度学习

计算机图形学

金融工程

CUDA在科学计算领域广泛应用，如天气预报、石油勘探、分子动力学模拟等。

CUDA可用于实时渲染、物理模拟、图像处理等计算机图形学应用。

CUDA是深度学习领域的重要工具，支持大规模神经网络训练和推理加速。

CUDA可用于高性能金融计算，如期权定价、风险管理、蒙特卡洛模拟等。

CUDA采用CPU+GPU的异构编程模型，CPU负责逻辑控制和数据预处理，GPU负责并行计算。

异构编程

CUDA提供统一的内存管理接口，支持在CPU和GPU之间高效传输数据。

内存管理

CUDA采用多级线程管理模型，包括网格（Grid）、块（Block）和线程（Thread），支持灵活的并行计算粒度。

线程管理

CUDA提供丰富的编程接口，包括数学库、图像处理库、并行算法库等，方便开发者进行高效开发。

编程接口

CUDA硬件架构

SIMD架构

GPU采用单指令多数据（SIMD）架构，能够同时处理多个数据元素，实现并行计算。

多核处理器

GPU内部包含大量核心处理器，每个处理器都能执行简单的数学和逻辑运算。

高速内存访问

GPU配备高速显存，使得处理器能够快速访问数据，提高计算效率。

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包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等，用于存储和访问数据。

CUDA内存（CUDAMemory）

执行浮点运算、整数运算和逻辑运算的处理器。

CUDA核心（CUDACores）

包含多个CUDA核心，共享指令缓存、寄存器文件等资源的处理器集群。

CUDA流处理器（StreamingMultipr…

寄存器（Registers）

位于CUDA核心内部的高速存储单元，用于存储临时数据。

共享内存（SharedMemory）

位于流处理器内部的可编程缓存，可被同一流处理器内的所有CUDA核心共享访问。

全局内存（GlobalMemory）

位于GPU显存中的主要存储空间，可被所有CUDA核心访问。

常量内存（ConstantMemory…

针对特定应用场景优化的缓存，提供高效的数据访问方式。

CUDA编程基础

CUDA内存模型

CUDA内存模型包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等。全局内存是GPU中最大的内存空间，可以被所有线程访问；共享内存位于每个SM中，可以被同一个块内的所有线程共享；常量内存和纹理内存是GPU中的特殊内存，用于优化特定类型的数据访问。

在CUDA编程中，需要将数据从主机内存传输到设备内存，或者从设备内存传输回主机内存。CUDA提供了多种数据传输方式，包括同步传输、异步传输和流传输等。

为了提高程序的执行效率，需要优化内存访问方式。CUDA提供了一些优化技术，如合并内存访问、使用共享内存、避免不必要的全局内存访问等。

数据传输

内存访问优化

同步机制

CUDA提供了多种同步机制，用于协调不同线程之间的执行顺序。常用的同步机制包括__syncthreads()函数、原子操作（atomicoperations）和信号量（semaphores）等。

通信机制

在CUDA编程中，不同线程之间需要进行数据交换和通信。CUDA提供了多种通信机制，包括共享内存、全局内存和纹理内存等。此外，还可以通过CUDA流（Streams）实现不同线程之间的异步通信。

优化同步与通信

为了提高程序的执行效率，需要优化同步和通信机制的使用。例如，可以通过减少不必要的同步操作、使用高效的通信方式（如使用共享内存进行线程间通信）等方式来优化程序的性能。

CUDA编程实践

结果回传

将处理结果从GPU内存复制回主机内存。

调用核函数

在GPU上启动核函数，处理数据并生成结果。

数据传输

将需要处理的数据从主机内存复制到GPU内存。

确定并行计算任务

识别程序中可并行化的部分，将其设计为CUDA核函数。

分配GPU内存

在GPU上为数据分配内存空间，以便核函数能够访问和处理这些数据。

通过合并内存访问、使用纹理内存或共享内存等方式，减少数据传输的开销。

减少数据传输

优化核函数设计

多流并行处理

使用异步操作

采用循环展开、使用更快的数学函数、减少分支等方法，提高核函数的执行效率。

利用CUDA流实现多个任务的并行执行，提高GPU的利用率。

采用异步数据传