我有一堆概念页面，其中我在出于 CUDA 目的在 GPU 上阅读和观看视频时写了一些笔记，因此想到通过给 Claude 我的笔记并告诉它以博客的形式形成振动博客
希望这个有帮助！
为什么 GPU 对现代工程很重要
在当今的计算领域，图形处理单元 (GPU) 的发展远远超出了渲染视频游戏图形的最初目的。它们已经成为强大的通用计算主力，加速了从机器学习到科学模拟的一切。作为一名工程师，了解 GPU 架构和编程模型可以为数据并行工作负载带来巨大的性能提升。
本指南将向您介绍 GPU 计算基础知识，解释 GPU 与 CPU 的不同之处、基本编程模型以及对于有效 GPU 开发至关重要的内存注意事项。
CPU 与 GPU：了解架构差异
从本质上讲，CPU 和 GPU 代表了根本不同的设计理念：
CPU 架构：针对顺序性能进行了优化
CPU 的设计具有：
- 更少的内核（通常为 4-64 个）和复杂的控制单元
- 复杂的分支预测和乱序执行
- 深层缓存层次结构（L1、L2、L3）
- 针对低延迟、顺序处理进行了优化
现代 CPU 优先考虑通过复杂的控制逻辑和缓存层次结构来最大限度地缩短完成各个任务的时间。
GPU 架构：专为并行吞吐量而设计
GPU 采用完全不同的方法：
- 许多简单的核心（通常是数千个）
- 每个核心的最少控制逻辑
- 更简单的缓存层次结构
- 针对高吞吐量并行计算进行了优化
这种设计使 GPU 在处理需要在多个数据点上同时执行相同操作的大型数据集时异常高效。
CUDA：GPU 计算语言
为了利用 GPU 的能力，您需要一个允许您对这些设备进行编程的框架。 NVIDIA 的 CUDA（统一计算设备架构）是最受欢迎的架构之一：
关键 CUDA 术语
- 主机：CPU及其内存
- 设备：GPU及其内存
- 内核：在GPU上运行的函数
- SIMT/SIMD ：单指令多线程/数据——GPU 的执行模型
线程层次结构：GPU 如何组织工作
CUDA使用分层执行模型：
- 线程：基本执行单元 – 每个线程运行相同的代码但处理不同的数据
- 块：可以通信和同步的线程组
- 网格：形成完整内核执行的块的集合
这个层次结构优雅地映射到硬件：
- 块被分配给流式多处理器 (SM)
- 块内的线程在这些 SM 内的核心上执行
该组织可实现大规模并行性，同时提供必要的同步机制。
GPU 世界中的内存
了解 GPU 内存对于编写高效代码至关重要。让我们探索一下内存层次结构：
全局记忆
- GPU 上最大的内存池
- 所有块和 CPU 中的所有线程均可访问
- GPU 内存类型中延迟最高的
- 用于主机和设备之间传输数据
共享内存
- 比全局内存快得多，但尺寸更小
- 仅对同一块内的线程可见
- 允许线程共享结果和临时计算
- 通常被描述为“程序员控制的缓存”
持续记忆
- 内核执行期间只读
- 针对广播访问模式进行缓存和优化
- 非常适合不改变且被多个线程访问的值
寄存器
- GPU 上最快的内存
- 线程本地（每个线程都有自己的）
- 数量有限
- 由CUDA编译器自动管理
GPU 计算管道
典型的 GPU 加速工作流程遵循以下步骤：
- 分配并初始化主机（CPU）上的资源
- 在设备上分配内存（GPU）
- 将数据从主机传输到设备
- 执行GPU内核来处理数据
- 将结果从设备传输回主机
这种模式强调了 GPU 编程中的一个关键考虑因素：主机和设备之间的数据移动可能非常昂贵，因此最大限度地减少传输对于性能至关重要。
内存类型和管理
使用 GPU 内存时，您会遇到几种分配策略：
- 可分页内存：标准CPU内存分配
- 固定内存：不可分页内存，可实现更快的传输
- 映射内存：CPU 和 GPU 均可访问的内存
- 统一内存：自动管理的内存对CPU和GPU都可见
为您的应用程序选择正确的内存类型可以显着影响性能。
GPU 编程入门
如果您是 GPU 计算新手，请执行以下一些实用的第一步：
- 从小处开始：从执行基本操作的简单示例开始
- 并行思考：重新设计算法以揭示并行性
- 关注内存：注意内存访问模式和传输
- 尽早分析：使用 NVIDIA Nsight 等工具来识别瓶颈
结论
GPU 是现代工程师武器库中的强大工具。如果利用得当，它们的大规模并行处理能力可以将计算密集型任务加速几个数量级。虽然有效的 GPU 编程肯定有一个学习曲线，但性能优势使其非常值得许多应用程序的投资。