在CUDA编程中，程序性能与GPU硬件密切相关。不同于CPU，GPU的编程需要深入理解硬件结构。以Fermi架构为例，GPU的硬件层次结构有助于高效管理众多核心。首先，硬件层的结构从设备开始，它由一组SM（流式多处理器）阵列构成，如Fermi有16个SM，还包括全局机载内存和全局调度器Giga Thread引擎。调用内核时，...
CUDA 学习记录3.1:线程束(Warps)和协作组(Cooperative Groups) CUDA学习记录3.1：线程束(Warps)和协作组(Cooperative Groups)在CUDA编程领域，书籍《Programming in Parallel with CUDA》（Cambridge.org，2022年5月出版）提供了一种独特的方法，以有趣的实际问题为基础，并结合现代C++特性，编写出简洁、优雅、紧凑的代码。相比其他教程或教科书，该书的示例更加贴近实战...
CUDA C编程权威指南:1.1-CUDA基础知识点梳理 查看GPU信息：使用CUDA提供的API来查询GPU的硬件信息。事件管理：用于测量和同步CUDA操作的执行时间。共享内存bank conflict：避免共享内存访问冲突，提高并行效率。总结：CUDA编程涉及多个核心概念，包括数据并行性和任务并行性、CUDA核函数、存储系统、线程组织、变量类型和CUDA函数库等。了解并掌握这些基础知识...
CUDA编程学习笔记-01 起源：CUDA编程模型起源于GPU的并行计算能力。硬件对比：与CPU相比，GPU拥有大量计算单元和简化控制逻辑，更适合大规模并行计算。CPU与GPU角色：在CUDA编程中，CPU作为主机，负责复杂控制；GPU作为设备，负责并行计算。两者通过总线交换信息。CUDA编程基础：安装：首先需要安装CUDA驱动和nvcc编译器。基本示例：如...
极智开发 | CUDA线程模型与全局索引计算方式 全局索引计算方式： 内建变量：线程索引是CUDA编程中的内建变量，无需预定义。gridDim和blockDim分别表示网格和块的大小，threadIdx表示线程在块中的位置。 一维情况：对于一维网格和线程块，全局索引可以通过公式Idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x计算。例如，在的线程模型...
