cuda編程指南

⑶ CUDA C編程權威指南：1.2-CUDA基礎知識點梳理

主要整理了N多年前學習CUDA時總結的知識點，現在重新學習CUDA編程，發現編程總是逃不過「報應」。接下來梳理關鍵知識點，以供參考。

1. 閉掃描和開掃描涉及到二元運算符和輸入數組，閉掃描輸出為特定數組，開掃描輸出為另一特定數組。閉掃描與開掃描間轉換簡單，通過移位和元素填充即可實現。

2. 簡單並行掃描是並行演算法中的基礎操作，適用於基數排序、快速排序等。__syncthreads()確保線程同步，inclusive scan和exclusive scan分別表示閉掃描和開掃描。

3. Thrust與CUDA互操作，利用raw_pointer_cast()和device_pointer_cast()實現內存轉換，便於調用CUDA C API或訪問Thrust演算法。

4. GPU、SM、SP與Grid、Block、Thread的映射關系。任務分配單元將Grid分配至GPU，Block分配至SM，線程束組織成線程，SM一次執行一個Block的Warp，處理多個Block。

5. 固定內存（pinned memory）通過cudaHostAlloc()分配，確保內存不被操作系統交換到磁碟，保持穩定。

6. CUDA 7.5和cuDNN 5.0安裝步驟，解壓縮生成目錄，復制內容至對應位置。注意不同CUDA版本對應不同的cuDNN版本。

7. NVIDIA Deep Learning SDK提供深度學習相關庫和工具。

8. istream_iterator和ostream_iterator為輸入輸出迭代器，用於讀寫流數據。

9. __host__ __device__ int foo(int a)表示函數可由CPU或GPU調用。__host__和__device__關鍵字可以同時使用，生成CPU和GPU可執行的兩個版本。

10. SAXPY是BLAS數據包中的函數，表示標量乘法和矢量加法。

11. Thrust中的Transformations包括填充、序列生成、替換、變換等操作。

12. Thrust中的Rections包括求和、計數、比較等操作。

13. 初始化thrust::device_vector，用於設備上進行迭代和操作。

14. thrust::plus模板結構用於加法操作。

15. cudaDeviceReset重置設備資源。

16. CUDART_VERSION版本信息。

17. thrust::count計算滿足條件的元素數量。

18. transform_rece結合變換和規約操作。

19. Prefix-Sums包括inclusive_scan和exclusive_scan。

20. thrust::sort和thrust::stable_sort對數據排序。

21. thrust::sort_by_key和thrust::stable_sort_by_key按特定鍵排序。

22. Thrust中的迭代器包括constant_iterator、counting_iterator、transform_iterator、permutation_iterator、zip_iterator。

23. #include包含了定義和標准庫。

24. CUBLASXT在CUDA 6中提供矩陣分塊演算法，解決大規模數據處理問題。

25. cuRAND庫用於生成GPU上的隨機數。

26. CUDA同步方式，包括系統級和塊級同步。

27. on-chip和off-chip內存，共享內存、局部內存和全局內存的特性。

28. CUDA內存管理策略。

⑷ 分析一下Cuda c編程指南

讓我們深入探討CUDA C++編程指南，它提供了開發人員利用GPU加速計算的實用工具和設計原則。

CUDA是一種通用並行計算平台，NVIDIA在2006年推出，它利用GPU的並行能力，顯著提升處理復雜計算問題的效率。其編程模型旨在簡化程序員的工作，尤其是對於熟悉C語言的人來說，學習曲線相對平緩。

GPU的設計與CPU不同，它專為大規模並行計算而生，這使得它在數據處理方面擁有更多晶體管。CUDA的優勢在於其能夠通過並行執行大量操作，避免長內存訪問延遲，從而在性能上超越CPU。

CUDA編程模型的核心抽象包括線程組層次結構、共享內存和同步屏障，這些讓開發者能夠將問題分解為可並行處理的小部分，確保代碼在不同數量的GPU上自動擴展。例如，通過線程塊和網格的組合，開發者可以靈活地處理各種規模的數據。

文檔結構詳細介紹了從入門到高級的各個方面，包括內核的定義和執行、線程和內存層次結構、異構編程的原理，以及如何管理統一內存空間。通過這些概念，開發者能夠構建出高效的GPU計算應用程序，無論是在高性能的專業GPU，還是在主流的大眾市場設備上。

總之，CUDA編程指南不僅涵蓋了基本概念，還提供了實用工具和最佳實踐，使程序員能夠充分利用GPU的並行計算能力，實現高性能計算。