cuda编程指南

⑶ CUDA C编程权威指南：1.2-CUDA基础知识点梳理

主要整理了N多年前学习CUDA时总结的知识点，现在重新学习CUDA编程，发现编程总是逃不过“报应”。接下来梳理关键知识点，以供参考。

1. 闭扫描和开扫描涉及到二元运算符和输入数组，闭扫描输出为特定数组，开扫描输出为另一特定数组。闭扫描与开扫描间转换简单，通过移位和元素填充即可实现。

2. 简单并行扫描是并行算法中的基础操作，适用于基数排序、快速排序等。__syncthreads()确保线程同步，inclusive scan和exclusive scan分别表示闭扫描和开扫描。

3. Thrust与CUDA互操作，利用raw_pointer_cast()和device_pointer_cast()实现内存转换，便于调用CUDA C API或访问Thrust算法。

4. GPU、SM、SP与Grid、Block、Thread的映射关系。任务分配单元将Grid分配至GPU，Block分配至SM，线程束组织成线程，SM一次执行一个Block的Warp，处理多个Block。

5. 固定内存（pinned memory）通过cudaHostAlloc()分配，确保内存不被操作系统交换到磁盘，保持稳定。

6. CUDA 7.5和cuDNN 5.0安装步骤，解压缩生成目录，复制内容至对应位置。注意不同CUDA版本对应不同的cuDNN版本。

7. NVIDIA Deep Learning SDK提供深度学习相关库和工具。

8. istream_iterator和ostream_iterator为输入输出迭代器，用于读写流数据。

9. __host__ __device__ int foo(int a)表示函数可由CPU或GPU调用。__host__和__device__关键字可以同时使用，生成CPU和GPU可执行的两个版本。

10. SAXPY是BLAS数据包中的函数，表示标量乘法和矢量加法。

11. Thrust中的Transformations包括填充、序列生成、替换、变换等操作。

12. Thrust中的Rections包括求和、计数、比较等操作。

13. 初始化thrust::device_vector，用于设备上进行迭代和操作。

14. thrust::plus模板结构用于加法操作。

15. cudaDeviceReset重置设备资源。

16. CUDART_VERSION版本信息。

17. thrust::count计算满足条件的元素数量。

18. transform_rece结合变换和规约操作。

19. Prefix-Sums包括inclusive_scan和exclusive_scan。

20. thrust::sort和thrust::stable_sort对数据排序。

21. thrust::sort_by_key和thrust::stable_sort_by_key按特定键排序。

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

23. #include包含了定义和标准库。

24. CUBLASXT在CUDA 6中提供矩阵分块算法，解决大规模数据处理问题。

25. cuRAND库用于生成GPU上的随机数。

26. CUDA同步方式，包括系统级和块级同步。

27. on-chip和off-chip内存，共享内存、局部内存和全局内存的特性。

28. CUDA内存管理策略。

⑷ 分析一下Cuda c编程指南

让我们深入探讨CUDA C++编程指南，它提供了开发人员利用GPU加速计算的实用工具和设计原则。

CUDA是一种通用并行计算平台，NVIDIA在2006年推出，它利用GPU的并行能力，显着提升处理复杂计算问题的效率。其编程模型旨在简化程序员的工作，尤其是对于熟悉C语言的人来说，学习曲线相对平缓。

GPU的设计与CPU不同，它专为大规模并行计算而生，这使得它在数据处理方面拥有更多晶体管。CUDA的优势在于其能够通过并行执行大量操作，避免长内存访问延迟，从而在性能上超越CPU。

CUDA编程模型的核心抽象包括线程组层次结构、共享内存和同步屏障，这些让开发者能够将问题分解为可并行处理的小部分，确保代码在不同数量的GPU上自动扩展。例如，通过线程块和网格的组合，开发者可以灵活地处理各种规模的数据。

文档结构详细介绍了从入门到高级的各个方面，包括内核的定义和执行、线程和内存层次结构、异构编程的原理，以及如何管理统一内存空间。通过这些概念，开发者能够构建出高效的GPU计算应用程序，无论是在高性能的专业GPU，还是在主流的大众市场设备上。

总之，CUDA编程指南不仅涵盖了基本概念，还提供了实用工具和最佳实践，使程序员能够充分利用GPU的并行计算能力，实现高性能计算。