CUDA C编程权威指南.pdf

简介：
《CUDA C编程权威指南》深入浅出地讲解了如何使用NVIDIA CUDA技术进行高效并行计算编程，是掌握GPU加速应用开发不可或缺的资源。 ### CUDA C编程权威指南知识点概览 #### 第1章 基于CUDA的异构并行计算 **1.1 并行计算** - **串行编程与并行编程** - 串行编程：按照顺序逐条执行指令。 - 并行编程：同时执行多条指令，利用多处理器或多核心提高效率。 - **数据和任务并行性** - 数据并行：相同的操作应用于不同的数据集。 - 任务并行：不同任务被分配给不同的处理器执行。 - **计算机架构** - CPU与GPU的区别及其适用场景。 - 多核处理器的设计原理。 - **异构计算** - 异构架构的概念，结合不同类型处理器实现高性能计算。 - CUDA介绍：NVIDIA的一种并行计算平台及编程模型。 - **用GPU输出Hello World** - CUDA编程环境搭建步骤。 - 第一个CUDA程序示例——输出“Hello World”。 - **学习难度与基础要求** - CUDA C编程的基本难度介绍，所需基础知识和技巧的概述。 - **本章总结** - 对并行计算重要性的强调及内容回顾。 #### 第2章 CUDA编程模型 **2.1 CUDA编程结构** - 主程序(host)和设备程序(device)的概念及其交互方式。 - 内存管理：不同类型的内存（如全局内存、共享内存等）的使用方法以及基本操作。 - 线程管理：线程的概念，组织方式及如何在CUDA中管理和调度线程。 **2.2 核函数** - 定义和调用核函数的方法及其参数传递方式。 - 编写核函数规范与注意事项、测试核函数正确性的方法。 **2.3 错误处理与程序执行** - CUDA编程中的常见错误类型及调试技巧，CUDA程序的编译过程和执行流程介绍。 **2.4 性能分析工具** - 用CPU计时器测量核函数执行时间的方法。 - 使用NVIDIA提供的nvprof工具进行性能分析。 **2.5 GPU设备管理** - 查询GPU信息、选择最优GPU以及使用nvidia-smi工具获取GPU信息的介绍。 #### 第3章 CUDA执行模型 **3.1 GPU架构概述** - GPU架构发展历程及其特点，Fermi和Kepler架构的特点及改进点。 **3.2 线程束** - 线程束(warp)的概念、重要性以及如何减少分支分化。 **3.3 并行性能优化** - 使用nvprof工具检测线程束活跃程度与内存操作情况，增大并行性的方法介绍。 **3.4 动态并行** - 动态并行(dynamic parallelism)概念及其在CUDA中的实现方式。 #### 第4章 全局内存 **4.1 CUDA内存模型概述** - 内存层次结构的优点分析及不同层次之间的区别，CUDA内存模型构成与特点。 **4.2 内存管理** - 基本的内存分配和释放操作、传输方法及其效率优化。 **4.3 全局内存访问模式** - 不同类型全局内存访问模式对性能的影响以及如何提高其性能的方法。 #### 第5章 共享与常量内存 **5.1 CUDA共享内存概述** - 分配、存储体和访问模型，配置内存量及同步机制介绍。 **5.2 数据布局优化** - 方形与矩形共享内存使用场景及其数据布局的性能提升方法。 #### 第6章 流和并发 **6.1 流管理与事件** - CUDA流的概念、创建管理策略以及优先级设置，CUDA事件在同步中的作用介绍。 **6.2 并发内核执行** - 在非空流中实现多个内核的并行执行优化方法，Fermi GPU特性及其对并发支持。 以上内容涵盖了《CUDA C编程权威指南》的主要知识点，旨在帮助读者全面了解CUDA编程的基本原理和高级技巧，并为后续深入学习奠定基础。