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 C编程权威指南》学习笔记(五)—— CUDA内存模型·上 CUDA内存模型学习笔记：CUDA内存模型概述：CUDA内存模型整合了主机和设备的内存系统，提供了全面的内存层次结构。开发者可以直接控制数据的布局，以优化性能。程序局部性：近期局部性：一个数据被引用后，在一段时间内有较高的概率被再次引用，随着时间推移，引用可能性逐渐降低。空间局部性：如果一个数据被引...
高性能计算⚡️笔记(3/3)GPU篇/CUDA 计算单元（Compute Unit）：在CUDA中称为Stream multiprocessor。计算单元内有多个处理单元，OpenCL规范中称为processing elements（PEs），CUDA中称为CUDA core或Tensor core。处理单元内实际执行的线程或subgroup在CUDA中称为warp。一个warp内执行相同的instruction（针对不同的数据），实现并行效果。GPU内存参...
cuda第三日和第四日 七、总结CUDA作为一种强大的并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的计算能力来加速应用程序。在CUDA编程中，需要关注运行时API的错误检查、核函数的正确性、影响GPU加速的因素以及CUDA内存组织等关键点。通过合理的线程分配和内存管理，以及利用共享内存和规约操作等技巧，可以实现高效的并行计算，从而显著提...
优化数据访问，降低延迟。下图展示访问顺序。实现代码如下，关键在于管理内存，有效提升性能。了解不同内存类型及细节，对用好GPU内存至关重要。上文基于Tiling技术，强调内存管理在cuda编程中的重要性。cuda代码复杂，实践是提升的关键。本文结束于Tiling技术的深入解析，希望对您在cuda编程学习中有所启发。
