CUDA GPU 入门介绍

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2024版CUDA编程入门极简教程

行划分，每个线程处理一部分数据；任务并行是将任务划分为多个子任
务，每个线程执行一个子任务。
02
共享内存与全局内存
CUDA提供共享内存和全局内存两种存储空间。共享内存位于处理器内
部，访问速度较快，可用于线程间通信；全局内存位于处理器外部，访
问速度较慢，用于存储大量数据。
03
异步执行与流
CUDA支持异步执行，即CPU和GPU可以同时执行不同的任务。通过创
2023
PART 02
CUDA环境搭建与配置
REPORTING
安装CUDA工具包
下载CUDA工具包
01
访问NVIDIA官网，下载适用于您的操作系统的CUDA工具包。
安装CUDA工具包
02
按照安装向导的指示，完成CUDA工具包的安装。
验证安装
03
安装完成后，可以通过运行CUDA自带的示例程序来验证算，每个线程处理一个子任务。计算完成后，将结果从设备内存传输回主机内存，并进行必要的后处理操作。
2023
PART 05
CUDA优化策略与技巧
REPORTING
优化内存访问模式
合并内存访问
通过确保线程访问连续的内存地址，最大化内存带宽利用率。
使用共享内存
利用CUDA的共享内存来减少全局内存访问，提高数据重用。
避免不必要的内存访问
精心设计算法和数据结构，减少不必要的内存读写操作。
减少全局内存访问延迟
使用纹理内存和常量内存
利用CUDA的特殊内存类型，如纹理内存和常量内存，来加速数据访问。
数据预取和缓存
通过预取数据到缓存或寄存器中，减少全局内存访问次数。
展望未来发展趋势
CUDA与深度学习

CUDA基础知识总结

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同步与通信机制
2024/1/26
同步机制
CUDA提供了多种同步机制，用于协调不同线程之间的执行顺序。常用的同步机制包括 __syncthreads()函数、原子操作（atomic operations）和信号量（semaphores）等。
通信机制
在CUDA编程中，不同线程之间需要进行数据交换和通信。CUDA提供了多种通信机制，包括共享内存、全局内存和纹理内存等。此外，还可以通过CUDA流（Streams）实现不同线程之间的异步通信。
一个独立的性能分析工具，用于分析CUDA程序的执行时间和资源占用情况。
2024/1/26
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05 CUDA高级特性
2024/1/26
19
共享内存与原子操作
2024/1/26
共享内存
CUDA中的共享内存是位于GPU芯片上的高速内存，可以被同一线程块中的所有线程共享。使用共享内存可以显著提高线程间的数据交换速度，从而提升程序的性能。
CUDA核心（CUDA Cores）
执行浮点运算、整数运算和逻辑运算的处理器。
CUDA流处理器（Streaming Multipr…
包含多个CUDA核心，共享指令缓存、寄存器文件等资源的处理器集群。
2024/1/26
CUDA内存（CUDA Memory）
包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等，用于存储和访问数据。
线程层次结构
CUDA线程分为网格（Grid）、块（Block）和线程（ Thread）三个层次，网格由多个块组成，块由多个线程组成。这种层次结构方便了对线程的组织和管理。
并行执行
CUDA支持大量线程的并行执行，通过合理的线程组织和调度，可以充分利用GPU的计算资源，提高程序的执行效率。

中文领域最详细的Python版CUDA入门教程

中文领域最详细的Python版CUDA入门教程本系列为英伟达GPU入门介绍的第二篇，主要介绍CUDA编程的基本流程和核心概念，并使用Python Numba编写GPU并行程序。

为了更好地理解GPU的硬件架构，建议读者先阅读我的第一篇文章。

1.GPU硬件知识和基础概念：包括CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。

2.GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行计算。

3.GPU编程进阶：主要介绍一些优化方法。

4.GPU编程实践：使用Python Numba解决复杂问题。

针对Python的CUDA教程Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。

作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。

著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba 库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。

使用Numba进行GPU编程，你可以享受：1.Python简单易用的语法；2.极快的开发速度；3.成倍的硬件加速。

为了既保证Python语言的易用性和开发速度，又达到并行加速的目的，本系列主要从Python的角度给大家分享GPU编程方法。

关于Numba的入门可以参考我的另一篇文章。

更加令人兴奋的是，Numba提供了一个GPU模拟器，即使你手头暂时没有GPU机器，也可以先使用这个模拟器来学习GPU编程！初识GPU编程兵马未动，粮草先行。

在开始GPU编程前，需要明确一些概念，并准备好相关工具。

CUDA是英伟达提供给开发者的一个GPU编程框架，程序员可以使用这个框架轻松地编写并行程序。

本系列第一篇文章提到，CPU和主存被称为主机（Host），GPU和显存（显卡内存）被称为设备（Device），CPU无法直接读取显存数据，GPU无法直接读取主存数据，主机与设备必须通过总线（Bus）相互通信。

NVIDIACUDA编程指南

NVIDIACUDA编程指南一、CUDA的基本概念1. GPU（Graphics Processing Unit）：GPU是一种专门用于图形处理的处理器，但随着计算需求的增加，GPU也被用于进行通用计算。

相比于CPU，GPU拥有更多的处理单元和更高的并行计算能力，能够在相同的时间内处理更多的数据。

2. CUDA核心（CUDA core）：CUDA核心是GPU的计算单元，每个核心可以执行一个线程的计算任务。

不同型号的GPU会包含不同数量的CUDA核心，因此也会有不同的并行计算能力。

3. 线程（Thread）：在CUDA编程中，线程是最基本的并行计算单元。

每个CUDA核心可以执行多个线程的计算任务，从而实现并行计算。

开发者可以使用CUDA编程语言控制线程的创建、销毁和同步。

4. 线程块（Thread Block）：线程块是一组线程的集合，这些线程会被分配到同一个GPU的处理器上执行。

线程块中的线程可以共享数据，并且可以通过共享内存进行通信和同步。

5. 网格（Grid）：网格是线程块的集合，由多个线程块组成。

网格提供了一种组织线程块的方式，可以更好地利用GPU的并行计算能力。

不同的线程块可以在不同的处理器上并行执行。

6.内存模型：在CUDA编程中，GPU内存被划分为全局内存、共享内存、寄存器和常量内存等几种类型。

全局内存是所有线程可访问的内存空间，而共享内存只能被同一个线程块的线程访问。

寄存器用于存储线程的局部变量，常量内存用于存储只读数据。

二、CUDA编程模型1.编程语言：CUDA编程语言是一种基于C语言的扩展，可在C/C++代码中嵌入CUDA核函数。

开发者可以使用CUDA编程语言定义并行计算任务、管理线程和内存、以及调度计算任务的执行。

2. 核函数（Kernel Function）：核函数是在GPU上执行的并行计算任务，由开发者编写并在主机端调用。

核函数会被多个线程并行执行，每个线程会处理一部分数据，从而实现高效的并行计算。

CUDA---GPU架构知识技巧

GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。

以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：∙CUDA cores∙Shared Memory/L1Cache∙Register File∙Load/Store Units∙Special Function Units∙Warp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行，并且每个GPU 都包含了很多的SM，所以GPU支持成百上千的线程并行执行，当一个kernel启动后，thread会被分配到这些SM中执行。

大量的thread 可能会被分配到不同的SM，但是同一个block中的thread必然在同一个SM中并行执行。

CUDA采用Single Instruction Multiple Thread（SIMT）的架构来管理和执行thread，这些thread以32个为单位组成一个单元，称作warps。

warp中所有线程并行的执行相同的指令。

每个thread拥有它自己的instruction address counter和状态寄存器，并且用该线程自己的数据执行指令。

SIMT和SIMD（Single Instruction, Multiple Data）类似，SIMT 应该算是SIMD的升级版，更灵活，但效率略低，SIMT是NVIDIA提出的GPU新概念。

二者都通过将同样的指令广播给多个执行官单元来实现并行。

一个主要的不同就是，SIMD要求所有的vector element 在一个统一的同步组里同步的执行，而SIMT允许线程们在一个warp 中独立的执行。

SIMT有三个SIMD没有的主要特征：∙每个thread拥有自己的instruction address counter∙每个thread拥有自己的状态寄存器∙每个thread可以有自己独立的执行路径一个block只会由一个SM调度，block一旦被分配好SM，该block 就会一直驻留在该SM中，直到执行结束。

风辰的CUDA培训教程

风辰的CUDA培训教程一、引言二、CUDA编程基础1.GPU架构在介绍CUDA编程之前，需要了解GPU的架构。

GPU由成百上千个核心组成，每个核心都可以执行相同的指令，因此GPU具有极高的并行计算能力。

CUDA编程模型允许开发者将计算任务分配给GPU 上的多个核心，从而实现高效的并行计算。

2.CUDA编程模型（1）主机（Host）：指CPU及其内存，用于执行串行代码和CUDA代码的调度。

（2）设备（Device）：指GPU及其内存，用于执行并行计算任务。

（3）内核（Kernel）：指在设备上执行的并行函数，用于执行具体的计算任务。

（4）线程层次结构：CUDA中的线程被组织成三维的线程块（threadblock）和一维的网格（grid）。

线程块内的线程可以协作，而不同线程块之间的线程相互独立。

3.CUDA程序结构（1）主机端：分配主机和设备内存，将数据从主机传输到设备。

（2）设备端：编写内核函数，定义并行计算任务。

（3）主机端：调用内核函数，启动GPU上的并行计算。

（4）主机端：从设备内存中读取计算结果，释放主机和设备内存。

三、CUDA编程实践1.环境搭建在进行CUDA编程之前，需要搭建相应的开发环境。

具体步骤如下：（1）安装NVIDIAGPU驱动程序。

（2）安装CUDAToolkit，包含CUDA开发工具和运行时库。

（3）配置CUDA开发环境，如VisualStudio、Eclipse等。

2.编写第一个CUDA程序在本节中，我们将编写一个简单的CUDA程序，实现向量加法。

具体步骤如下：（1）在主机端分配内存，初始化输入向量。

（2）将输入向量传输到设备内存。

（3）编写向量加法的内核函数。

（4）在主机端调用内核函数，启动GPU上的并行计算。

（5）从设备内存中读取计算结果，并验证正确性。

（6）释放主机和设备内存。

3.性能优化（1）合理设置线程块大小和网格大小，以充分利用GPU资源。

（2）减少主机与设备之间的数据传输，以降低延迟。

NVIDIA CUDA GPU计算基础概述说明书

printf("couldn't allocate memory\n"); return 1; } cudaMemset( d_a, 0, num_bytes ); cudaMemcpy( h_a, d_a, num_bytes, cudaMemcpyDeviceToHost );
NVIDIA Confidential
Code executed on GPU
C function with some restrictions:
Can only access GPU memory (0-copy is the exception) No variable number of arguments No static variables No recursion
Code Walkthrough 1
#include <stdio.h>
int main() {
int dimx = 16; int num_bytes = dimx*sizeof(int);
int *d_a=0, *h_a=0; // device and host pointers
h_a = (int*)malloc(num_bytes); cudaMalloc( (void**)&d_a, num_bytes );
– sample use: complex mathematical functions
NVIDIA Confidential
Grid = all blocks for a given launch
Thread block is a group of threads that can:
Synchronize their execution Communicate via shared memory

CUDA入门(理论)

CUDA入门（理论）-- 李正洲整理编辑一、关于CPU和GPU1、CPUCPU（中央处理器）是一台计算机的运算核心和控制核心。

其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

所谓的计算机的可编程性主要是指对CPU的编程。

2、GPUGPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。

GPU是相对于CPU 的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。

GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。

2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。

3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。

显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。

现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和ATI两家公司的图形处理芯片。

3、CPU与GPU的比较GPU相当于专用于图像处理的CPU，正因为它专一，所以它强，在处理图像时它的工作效率远高于CPU，但是CPU是通用的数据处理器，在处理数值计算时是它的强项，它能完成的任务是GPU无法代替的，所以不能用GPU来代替CPU。

1）使用显示芯片来进行运算工作，和使用 CPU 相比，主要有几个好处：1.显示芯片通常具有更大的内存带宽。

例如，NVIDIA 的 GeForce 8800GTX 具有超过50GB/s 的内存带宽，而目前高阶 CPU 的内存带宽则在 10GB/s 左右。

2.显示芯片具有更大量的执行单元。

例如 GeForce 8800GTX 具有 128 个 "streamprocessors"，频率为 1.35GHz。

CPU 频率通常较高，但是执行单元的数目则要少得多。

3.和高阶 CPU 相比，显卡的价格较为低廉。

例如目前一张 GeForce 8800GT 包括512MB 内存的价格，和一颗 2.4GHz 四核心 CPU 的价格相若。

GPU之CUDA C基础知识介绍

线程块网格天津医科大学gpu存储器cuda编程所用到的各种存储器存储器位置访问权限变量生存周期registergpu片内device可读写与thread相同localmemory板载显存device可读写与thread相同sharedmemorygpu片内device可读写与block相同constantmemory板载显存device可读host可读写可在程序中保持texturememory板载显存device可读host可读写可在程序中保持globalmemory板载显存device可读写host可读写可在程序中保持hostmemoryhost内存host可读写可在程序中保持pinnedmemoryhost内存host可读写可在程序中保持天津医科大学基于c语言的扩展函数函数类型限定符指定函数是在主机上还是设备上执行以及函数是可通过主机还是可通过设备调用变量类型设定符指定一个变量在设备上的存储位置内核调用函数指定如何通过主机在设备上执行内核内置变量指定网格和块维度以及块和线程索引天津医科大学基于c语言的扩展函数函数类型限定符global将函数声明为内核仅可通过主机调用
__shared__
• 位于线程块的共享存储器空间中； • 与块具有相同的生命周期； • 尽可通过块内的所有线程访问。
天津医科大学
内核调用函数
Kernel<<<Dg,Db>>>(param1, param1,…)
• Dg，指定网格的维度和大小 • Db，指定各块的维度和大小
基于C语言的扩展函数
对于大小为（DX,Dy）的二维
block，线程的threadID是
（threadIdx.x+threadIdx.y*Dx）;
对于大小为（DX,Dy,Dz）的三维block ，线程的threadID是（threadIdx.x+threadIdx.y*Dx +threadIdx.z*Dx*Dy）。

CUDA基础知识总结

一、教学内容本节课我们将学习CUDA的基础知识。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型。

通过学习CUDA，我们可以了解到如何在NVIDIA的GPU（图形处理单元）上进行并行计算。

二、教学目标1. 了解CUDA的定义和作用；2. 掌握CUDA的基本架构和编程模型；3. 学会使用CUDA进行简单的并行计算。

三、教学难点与重点重点：CUDA的定义和作用，CUDA的基本架构和编程模型。

难点：CUDA的编程方法和并行计算的优化。

四、教具与学具准备教具：投影仪，电脑；学具：笔记本电脑，CUDA编程手册。

五、教学过程1. 实践情景引入：介绍并行计算的概念，以及CUDA在并行计算中的应用。

2. 知识讲解：讲解CUDA的定义、基本架构和编程模型。

3. 例题讲解：通过一个简单的例题，讲解如何使用CUDA进行并行计算。

4. 随堂练习：让学生编写一个简单的CUDA程序，实现两个数的并行加法。

5. 课堂讨论：让学生分享自己的编程心得，讨论并行计算的优化方法。

六、板书设计板书内容：CUDA的基本架构，CUDA的编程模型，并行计算的优化方法。

七、作业设计作业题目：编写一个CUDA程序，实现两个数的并行加法。

八、课后反思及拓展延伸课后反思：本节课学生是否掌握了CUDA的基本概念和编程方法，是否能够进行简单的并行计算。

拓展延伸：介绍CUDA在实际应用中的案例，让学生了解CUDA的实际应用价值。

重点和难点解析一、教学内容重点和难点解析：本节课的教学内容是CUDA的基础知识，包括CUDA的定义、作用、基本架构和编程模型。

其中，CUDA的定义和作用是教学的基础，基本架构和编程模型是教学的核心。

二、教学目标重点和难点解析：教学目标共有三条，分别是了解CUDA的定义和作用，掌握CUDA的基本架构和编程模型，学会使用CUDA进行简单的并行计算。

这三条目标由浅入深，构成了本节课的教学目标体系。

2024版风辰的CUDA入门教程

01CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型。

02CUDA发展历程中，不断加入新特性和优化，提高GPU计算性能和易用性。

03CUDA广泛应用于高性能计算、深度学习、图形处理等领域。

CUDA定义及发展历程GPU架构与并行计算原理01GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于图形处理的硬件加速器，具有大量并行处理单元。

02GPU架构包括流处理器、内存控制器等，支持高度并行化的数据处理。

03并行计算原理主要基于数据并行和任务并行，通过同时处理多个数据或任务来提高计算效率。

CUDA编程模型及核心概念01CUDA编程模型基于主机-设备异构计算模式，主机负责逻辑控制和串行计算，设备负责并行计算。

02核心概念包括线程、线程块、网格等，用于组织和管理并行计算任务。

03CUDA还提供了丰富的内存模型和同步机制，支持高效的数据传输和协作。

开发环境搭建与工具介绍01开发环境需要安装CUDA Toolkit和相应的编译器，配置环境变量和路径。

02常用工具包括NVIDIA Nsight、Visual Studio等，支持代码编辑、调试、性能分析等。

03此外，还可以使用CUDA Profiler等工具进行性能优化和调试。

CUDA内存模型了解CUDA的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等。

内存分配与释放使用cudaMalloc和cudaFree函数进行内存分配和释放操作。

内存传输使用cudaMemcpy函数实现主机与设备之间的数据传输。

内存访问优化通过合并内存访问、使用共享内存等方式提高内存访问效率。

内存管理使用__syncthreads()函数实现线程块内线程的同步。

线程同步利用共享内存实现线程间的高速数据共享与通信。

共享内存利用CUDA 提供的原子操作函数实现线程间的安全数据更新。

原子操作通过全局内存和共享内存实现不同线程间的数据交换与协作。

最全与最好的CUDA入门教程

CUDA提供动态内存分配和释放机制，使得程序能够根据需要动态调整数据结构大小。
图形图像处理应用
图像滤波与增强
CUDA可用于实现高效的图像滤波算法，如高斯滤波、中值滤波等，以及图像增强技术，如直方图均衡化、锐化等。
图像压缩与编码
CUDA可加速图像压缩算法，如JPEG、PNG等格式的编码和解码过程，提高图像处理的实时性。
最全与最好的CUDA 入门教程
目录
• CUDA概述与基础 • CUDA编程基础 • CUDA进阶技术 • CUDA高级特性 • CUDA实战案例解析 • 总结与展望
01 CUDA概述与基础
CUDA定义及发展历程
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA推出的并行计算平台和API模型，它允许开发者使用 NVIDIA GPU进行通用计算。
其他框架支持
CUDA还支持与其他深度学习框架（如Caffe、Keras等）的集成，为各种深度学习应用提供统一的GPU加速方案。
性能评估与调优方法
性能分析工具
CUDA提供了一套完整的性能分析工具，如NVIDIA Visual Profiler、Nsight等，帮助开发者定位性能瓶颈并进行优化。
优化策略
针对CUDA程序的性能问题，可以采用一系列优化策略，如减少全局内存访问、优化内存访问模式、利用并行化减少计算复杂度等。
最佳实践
在编写CUDA程序时，遵循一些最佳实践可以提高程序性能，如合理划分任务、减少线程同步、优化内核函数设计等。
05 CUDA实战案例解析
矩阵乘法加速实现
01
利用CUDA进行矩阵乘法的并行化处理和优化，包括分块处理、共享内存使用等策略。

【CUDA】CUDAC入门、简单介绍

【CUDA】CUDAC⼊门、简单介绍CUDA编程注意事项CUDA中不能在主机代码中对cudaMalloc()返回的指针进⾏解引⽤。

1. 可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在设备上执⾏的函数。

2. 可以在设备代码中使⽤cudaMalloc()分配的指针进⾏内存读/写操作。

3. 可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在主机上执⾏的函数。

4. 不能在主机代码中使⽤cudaMalloc()分配的指针进⾏内存读/写操作。

CUDA运⾏模式1. CPU传给GPU数据2. GPU计算3. GPU传给CPU结果详细⼀点：1. 给GPU设备分配内存cudaMalloc((void**)&dev_input, sizeof(int)));cudaMalloc((void**)&dev_result, sizeof(int)));2. 在CPU上为输⼊变量赋初值 input3. CPU将输⼊变量传递给GPUcudaMemcpy(dev_input, input, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);4. GPU对输⼊变量进⾏并⾏计算——核函数kernel_function<<<N,1>>>(dev_input, dev_result);其中，N表⽰设备在执⾏核函数时使⽤的并⾏线程块的数量。

例如，若指定的事kernel<<<2,1>>>()，那么可以认为运⾏时将创建核函数的两个副本并且并⾏⽅式运⾏。

每个并⾏执⾏环境就是⼀个线程块（Block）。

⽽所有的并⾏线程块集合称为⼀个线程格（Grid）。

另外注意，线程块数组每⼀维的最⼤数量都不能超过65535。

问题：如果在代码中知晓正在运⾏的是哪个线程块？答：利⽤内置变量blockIdx（⼆维索引）。

例如：int tid = blockIdx.x; //计算位于这个索引处的数据。

CUDA编程上手指南（一）：CUDAC编程及GPU基本知识

CUDA编程上⼿指南（⼀）：CUDAC编程及GPU基本知识本系列是为了弥补教程和实际应⽤之间的空⽩，帮助⼤家理解 CUDA 编程并最终熟练使⽤ CUDA 编程。

你不需要具备 OpenGL 或者DirectX 的知识，也不需要有计算及图形学的背景。

⽬录1 CPU 和 GPU 的基础知识2 CUDA 编程的重要概念3 并⾏计算向量相加4 实践4.1 向量相加 CUDA 代码4.2 实践向量相加5 给⼤家的⼀点参考资料1 CPU 和 GPU 的基础知识提到处理器结构，有2个指标是经常要考虑的：延迟和吞吐量。

所谓延迟，是指从发出指令到最终返回结果中间经历的时间间隔。

⽽所谓吞吐量，就是单位之间内处理的指令的条数。

下图1是 CPU 的⽰意图。

从图中可以看出 CPU 的⼏个特点：1. CPU 中包含了多级⾼速的缓存结构。

因为我们知道处理运算的速度远⾼于访问存储的速度，那么奔着空间换时间的思想，设计了多级⾼速的缓存结构，将经常访问的内容放到低级缓存中，将不经常访问的内容放到⾼级缓存中，从⽽提升了指令访问存储的速度。

2. CPU 中包含了很多控制单元。

具体有2种，⼀个是分⽀预测机制，另⼀个是流⽔线前传机制。

3. CPU 的运算单元 (Core) 强⼤，整型浮点型复杂运算速度快。

图1：CPU 的⽰意图所以综合以上三点，CPU 在设计时的导向就是减少指令的时延，我们称之为延迟导向设计，如下图3所⽰。

下图2是 GPU 的⽰意图，它与之前 CPU 的⽰意图相⽐有着⾮常⼤的不同。

从图中可以看出 GPU 的⼏个特点 (注意紫⾊和黄⾊的区域分别是缓存单元和控制单元)：1. GPU 中虽有缓存结构但是数量少。

因为要减少指令访问缓存的次数。

2. GPU 中控制单元⾮常简单。

控制单元中也没有分⽀预测机制和数据转发机制。

对于复杂的指令运算就会⽐较慢。

3. GPU 的运算单元 (Core) ⾮常多，采⽤长延时流⽔线以实现⾼吞吐量。

每⼀⾏的运算单元的控制器只有⼀个，意味着每⼀⾏的运算单元使⽤的指令是相同的，不同的是它们的数据内容。

cuda 释放gpu显存的命令

一、介绍 CUDA 和 GPU 显存CUDA 是一种由 NVIDIA 开发的并行计算评台和编程模型，用于利用GPU 进行通用并行计算。

GPU 显存是指显存模块、显存芯片等可读写存储器的总称。

在利用 CUDA 进行并行计算时，需要分配一定的显存资源来存储计算所需要的数据和中间结果。

随着编程模型的发展和硬件技术的进步，大规模并行计算的需求也随之增长，因此如何灵活、高效地管理 GPU 显存成为了一个重要课题。

二、入门级显存管理命令在使用 CUDA 进行编程时，我们可以利用一些简单的命令来管理GPU 的显存，包括但不限于以下内容：1. cudaMalloc：用于在 GPU 上分配一块指定大小的显存。

2. cudaMemcpy：用于在 CPU 和 GPU 之间进行数据的传输，包括从 CPU 到 GPU 的传输和从 GPU 到 CPU 的传输。

3. cudaFree：用于释放之前分配的 GPU 显存。

这些命令是使用 CUDA 进行编程时最基本的显存管理命令，对于入门级的开发者来说是必不可少的。

三、高级显存管理命令除了入门级的显存管理命令外，CUDA 还提供了一些高级的显存管理命令，这些命令在处理更加复杂的并行计算问题时显得尤为重要。

1. cudaMemGetInfo：用于查询当前 GPU 上的显存使用情况，包括已分配的显存和剩余的显存。

2. cudaMallocManaged：用于分配一块可由 CPU 和 GPU 共享的统一内存，这种内存既可以在 CPU 上访问也可以在 GPU 上访问。

3. cudaMemPrefetchAsync：用于将数据预取到 GPU 的显存中，以降低数据传输的延迟。

这些高级的显存管理命令为开发者提供了更加灵活和高效地管理 GPU 显存的方法，能够更好地满足复杂并行计算的需求。

四、综合实例下面我们将通过一个简单的综合实例来演示如何使用 CUDA 命令释放GPU 显存。

假设我们有一个矩阵乘法的并行计算任务，首先我们需要在 GPU 上分配一定大小的显存来存储矩阵的数据和计算中间结果。

学习使用CUDA进行GPU编程

学习使用CUDA进行GPU编程第一章：概述GPU编程和CUDA技术GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于图形处理的处理器。

由于其高度并行的特点，GPU逐渐被应用于科学计算、机器学习等领域。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种GPU编程技术，它允许程序员直接利用GPU的高并行性进行计算。

1.1 GPU的特点GPU相比于传统的CPU，具有以下几个显著的特点：高并行计算能力、大规模数据处理能力和高带宽存储。

1.2 CUDA的优势CUDA提供了一种简洁高效的编程模型，使程序员能够充分利用GPU的计算能力。

CUDA还提供了丰富的库函数和工具，方便程序员进行开发和调试。

第二章：CUDA编程模型和基本概念2.1 CUDA编程模型CUDA编程模型采用主机（Host）和设备（Device）之间的工作分配方式。

主机负责数据的传输和控制流程的管理，而设备则负责并行计算任务的执行。

2.2 核函数（Kernel）核函数是在GPU上并行执行的函数，程序员可以通过定义核函数来描述并行算法的执行过程。

2.3 线程块（Thread Block）和网格（Grid）线程块是核函数执行的最小单位，一个线程块中包含多个线程。

线程块可以组成网格，通过设置网格的大小和线程块的大小来控制并行计算的规模。

第三章：CUDA编程步骤和流程3.1 准备GPU环境在开始CUDA编程之前，需要先配置好GPU环境，包括安装适当的驱动程序和CUDA库。

3.2 分配和传输内存在CUDA编程中，需要手动管理GPU和CPU内存的分配和传输。

程序员需要使用cudaMalloc和cudaMemcpy等函数来完成数据的分配和传输。

3.3 编写核函数核函数是GPU上并行执行的任务，程序员需要编写核函数来描述计算任务的具体过程。

在核函数中，可以使用特殊的线程ID来确定不同线程中的计算任务。

GPU与CUDA简介

GPU 与CUDA 简介上海超级计算中心研发部徐磊Outline• • • • • • GPU简介 GPU(Tesla)系统架构 CUDA Architecture CUDA Programming Model 基于NVIDIA GPU的应用结果展示 CUDA实践一、GPU简介Graphic Processing Unit (GPU) • 用于个人计算机、工作站和游戏机的专用图像显示设 • NVIDIA和AMD(ATI)是主要制造商GPU与CPU硬件架构的对比• CPU：面向通用计算；大量的晶体管用于Cache和控制电路 • GPU：面向计算密集型和大量数据并行化的计算；大量的晶体管用于计算单元Control ALU ALU CacheDRAM DRAMALU ALUCPUGPUGPU的强大运算能力•浮点运算性能比较•存储器带宽比较CUDA成功案例广泛应用于生命科学、机械、石油、金融、数学、天文和通信等行业二、GPU(Tesla)系统架构Tesla C1060 Computing ProcessorProcessor Number of cores Core Clock On-board memory Memory bandwidth Memory I/O Single/Double Precision floating point performance (peak) System I/O Typical power 1 x Tesla T10 240 1.296 GHz 4.0 GB 102 GB/sec peak 512-bit, 800MHz GDDR3933 / 78 GFlopsPCIe x16 Gen2 160 WGPU(Tesla) 系统架构系统组成：10 TPC(Thread Processor Cluster) 3 SM(Stream Multiprocessor)/TPC 8 SP(Stream Processor)/SMTesla Streaming Multiprocessor (SM)• SM 包含8个SP– 支持IEEE 754 32-bit floating point – 支持32-bit and 64-bit integer – 包含16K 32-bit registers• SM 包含2个SFU单元(Special Function Units ) • SM 包含1个DP(Double Precision Unit)– 支持IEEE 754 64-bit floating point• 16KB 共享内存– Concurrent threads share data – Low latency load/store三、CUDA ARCHITECTURECUDA --COMPUTE UNIFIED DEVICE ARCHITECTUREGPU上的通用编程模型-单指令、多数据执行模式 (SIMD)• 所有线程执行同一段代码 • 大量并行计算资源处理不同数据CPU Serial Code...GPU Parallel KernelCPU Serial Code ...GPU Parallel KernelC for CUDA and OpenCLC for CUDA适合熟悉C 的开发人员使用倾向于使用底层 API的开发人员使用编译器生成的中间代码OpenCLPTXGPUCUDA软件体系应用程序可以使用CUDA Libraries、CUDA Runtime API和 CUDA Driver API从3个层次使用GPU资源四、CUDA PROGRAMMING MODELCUDA设备与线程• 计算设备（device）– 作为CPU（host）的协处理器 – 有独立的存储设备（device memory） – 同时启动大量线程• 计算密集部分使用大量线程并行的kernel，在GPU上执行 • GPU与CPU线程的区别– GPU的线程非常轻量，线程切换~1 cycle，而CPU需要~1000 cycle – GPU上的线程数>1000时才能有效利用GPU的计算能力CUDA执行模型Host Device Grid 1Block (0, 0) Block (0, 1) Block (1, 0) Block (1, 1) Block (2, 0) Block (2, 1)• Thread: 并行的基本单位 • Thread block: 互相合作的线程组– – – – – Cooperative Thread Array (CTA) 允许彼此同步通过快速共享内存交换数据以1维、2维或3维组织最多包含512个线程serial codeKernel 1serial codeGrid 2 Kernel 2• Grid: 一组thread block– 以1维或2维组织 – 共享全局内存Block (1, 1)Thread (0, 0) Thread (0, 1) Thread (0, 2) Thread (1, 0) Thread (1, 1) Thread (1, 2) Thread (2, 0) Thread (2, 1) Thread (2, 2) Thread (3, 0) Thread (3, 1) Thread (3, 2) Thread (4, 0) Thread (4, 1) Thread (4, 2)• Kernel: 在GPU上执行的核心程序– One kernel ↔ one grid软硬件映射Block被分配到一个SM中CUDA存储器模型• R/W per-thread registers– 1-cycle latency• R/W per-thread local memory– Slow – 如果register存不下将被放入global memory• R/W per-block shared memory– 1-cycle latency – 使用__shared__定义• R/W per-grid global memory– ~500-cycle latency – 使用__device__定义• Read only per-grid constant and texture memories– ~500-cycle latency, 但是拥有缓存GPU Global Memory分配cudaMalloc()z分配显存中的global memoryz两个参数•对象数组指针和数组尺寸cudaFree()z释放显存中的global memory•对象数组指针int blk_sz= 64;float* Md;int size = blk_sz* blk_sz* sizeof(float);cudaMalloc((void**)&Md, size);…Host –Device数据交换•cudaMemcpy()–Memory data transfer–Requires four parameters•Pointer to destination•Pointer to source•Number of bytes copied•Type of transfer–Host to Host, Host to Device,Device to Host, Device to Device cudaMemcpy(Md, M.elements, size,cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(M.elements, Md, size,cudaMemcpyDeviceToHost);CUDA 函数定义•__global__ 定义kernel 函数–必须返回void •__device__ 函数–不能用&运算符取地址, 不支持递归调用, 不支持静态变量(static variable), 不支持可变长度参数函数调用Executed on the:Only callable from the:__device__float DeviceFunc()device device __global__void KernelFunc()device host __host__float HostFunc()hosthostKernel函数调用•调用时必须给出线程配置方式__global__ void KernelFunc(...);dim3 DimGrid(100, 50); // 5000 thread blocksdim3 DimBlock(4, 8, 8); // 256 threads per blocksize_t SharedMemBytes= 64; // 64 bytes of shared memory per block KernelFunc<<< DimGrid, DimBlock, SharedMemBytes>>>(...);CUDA C示例：向量相加VecAdd//main.c文件,计算向量A+B，结果//保存于向量C中#define size 100int main(int argc, char *argv[]){int bytes = size * sizeof(float)float *A = (float*)malloc(bytes); //Host端分配内存float *B = (float*)malloc(bytes);float *C = (float*)malloc(bytes);int i= 0;float*d_A, *d_B, *d_C;cudaMalloc((void **)&d_A, bytes); //device端分配内存cudaMalloc((void **)&d_B, bytes);cudaMalloc((void **)&d_C, bytes);for(i= 0; i< size; i++){A[i] = i/3.0;B[i] = i/7.0;}cudaMemcpy(d_A, A, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);//内存拷贝cudaMemcpy(d_B, B, bytes, cudaMemcpyHostToDevice);VecAdd<<<1,100>>>(d_A, d_B, d_C); //lanuch kernelcudaMemcpy(C, d_C, bytes, cudaMemcpyDeviceToHost);//获取结果return 0;//kernel.cu文件__global__ void VecAdd(float *d_A, float *d_B, float *d_C) {int tid= threadIdx.x;//内建变量，获取线程IDd_C[tid] = d_A[tid] + d_B[tid];}CUDA C 程序的编译CUDACC KernelsfilesRest of C ApplicationfilesCPU-GPU NVCCApplicationCombined CPU-GPU CodeCUDA程序的编译•使用nvcc编译工具nvcc<filename>.cu [-o excutable]•调试选项：-g（debug）、-deviceemu（CPU模拟GPU）五、基于NVIDIA GPU的应用结果展示GPU上应用案例•Amber 11（著名的分子动力学软件，用于蛋白质、核酸、糖等生物大分子的计算模拟）–PMEMD (“Particle Mesh Ewald Molecular Dynamics,” ): sander的GPU版本, 针对Nvidia CUDA进行优化•Gromacs（生物分子体系的分子动力学程序包）：–Gromacs4.5-beta 1 支持GPU–GPU加速采用SimBios的openMM2.0库•NAMD（用于在大规模并行计算机上快速模拟大分子体系的并行分子动力学代码）–NAMD 2.7b2支持GPUGPU上应用案例•AutoDock:–计算机辅助药物设计软件，2010/4开源–运行方式：AUTODOCKHOME/autodock4 –p <parameter file>•天体多体问题astrophysics–Gadget-2–颗粒部分移植到GPU上，气体模拟部分SPH没有GPU版本•LAMMPS（大规模原子分子并行模拟器）–目前支持L-J和Gay-Berne势能函数–和Gadget-2类似，对颗粒间作用力计算在GPU上加速AMBER•测试平台–GPU ：Tesla C1060；峰值性能: 933 GFlops ；显存: 4GB–CPU ：AMD Barcelona Opteron 1.9GHz, 16 cpu cores 64GB;intel 11.1,mpich IB version24681012DHFR NVE = 23,558 atoms DHFR NPT = 23,558 atoms FactorIX NVE = 90,906 atoms Cellulose NVE= 408,609ns/day Explicit Solvent PME BencmarkCPU GPU$AMBERHOME/bin/pmemd.cuda -O -i mdin -o mdout -p prmtop -c inpcrd -r restrt -x mdcrdAMBER5101520253035Myoglobin = 2492 atomsImplicit Solvent GBCPU GPU0.20.40.60.811.2Nucleosome = 25095 atomsImplicit Solvent GBCPU GPU•Explicit Solvent GB benchmark ：加速比1.2～2.25•Implicit Solvent GB benchmark ：加速比6.7，25Gromacs•测试平台：–GPU: Tesla C1060; 峰值性能: 933 GFlops；显存: 4GB–CPU: 2x Intel quad core E5462•以下3个案例来自于nVIdia官方网站：加速比3.5，5.2，22倍NAMD•测试平台–GPU：nVidia1060；峰值性能: 933 GFlops；显存: 4GB–CPU：AMD Barcelona Opteron 1.9GHz, 1cpu core;64GB;intel 11.1, mpich IB version•运行方式：–$NAMDHOME/namd2 +idlepoll<namd file>•加速比：–CPU：17.2551/step–GPU：3.19981/step–加速比：5.39Gadget-2的GPU版本g2x•测试平台–GPU：nVidia1060；峰值性能: 933 GFlops；显存: 4GB–CPU：AMD Athlon644600+X2–Np=303–Np=323–Np=643总计算时间(sec)force_treeevaluate_shortrange(sec)总计算时间(sec)force_treeevaluate_shortrange(sec)总计算时间(sec)force_treeevaluate_shortrange(sec)CPU71.470.999.398.7937.6934.8 GPU18.117.522.722.132.828.3加速比 3.94 4.05 4.37 4.4729.6833.03LAMMPS•Sandia NL开发的分子动力学并行计算软件–有很好的并行可扩展性（10000核）•2009 Supercomputing Conference宣布向GPU平台移植–支持单节点多GPU卡并行运算六、CUDA实践----Monte Carlo模拟用于欧式期权定价欧式期权定价欧式看涨期权的支付函数为}0,max{),(K S K S f T t −=---K为到期执行价格---T为到期时间---S t 为标的资产在t时刻的价格在有效市场，金融资产的价格服从随机游走模型，标的资产价格变化所遵循的过程可以写作：tt t t dW S dt S dS σμ+=(0,1)t t d W d t d W N μσεε−−−−−−=飘移率波动率与相关的维纳过程为服从随机变量⎥⎦⎤⎢⎣⎡Δ+Δ⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=Δ+t t r t S t t S σεσ2exp )()(2–通过推导可以得到资产的价格为t r Δ−−−−时间步长度无风险利率–最终得到欧式看涨期权的价格为)],([K S f E eT rT∧−–蒙特卡罗模拟可以通过独立随机采样来逼近式这个价格内层循环交由GPU的thread进行计算外层循环使用n个Threads进行计算GPU上具体实现•数据准备double *d_payoffSum;int bytes = NPATH_PER_ITER * sizeof(double);cutilSafeCall(cudaMalloc((void **)&d_payoffSum, bytes));cutilSafeCall(cudaMemset(d_payoffSum, 0.0, bytes));double *h_payoffSum;h_payoffSum= (double *)malloc(bytes);int num_bytes= sizeof(double) * NNUM_PER_ITER;double *dev_rand_num;cutilSafeCall(cudaMalloc((void **)&dev_rand_num, num_bytes));curandState*state;cutilSafeCall(cudaMalloc((void **)&state, sizeof(curandState) * NNUM_PER_ITER));•使用GPU计算init_kernel<<<RAND_BLOCKS_NUM, THREADS_NUM>>>(state);for(int i= 0; i< NPATH /NPATH_PER_ITER + 1; i++){gen_kernel<<<RAND_BLOCKS_NUM, THREADS_NUM>>>(dev_rand_num, state);mc_kernel<<<MC_BLOCKS_NUM, THREADS_NUM>>>(dev_rand_num, d_payoffSum); }•传回结果cutilSafeCall(cudaMemcpy(h_payoffSum,d_payoffSum,NPATH_PER_ITER * sizeof(double),cudaMemcpyDeviceToHost));计算结果比较200400600800100012001400CPU 串行16核CPU 并行使用单块GPU 计算时间（秒）计算时间（PATH=1.78*107）14.69X43.76X–测试环境–CPU AMD 8347HE 1.9GHz–GPU Tesla S2050–Nvcc、gcc编译器–Mvapich通讯库–魔方单节点测试MPI并行cuRand库的使用•CPU端的随机数生成器函数不能在GPU端调用•NVIDIA于2010年8月提供cuRand库，使用GPU生成随机数•cuRand生成随机数示例curandState state;curand_init(1234, tid, 0, &state);double rand_num= curand_normal_double(&state);性能提示•最好使用不同的kernel生成state和随机数。

(2024年)CUDA教程新手入门学编程

管理、并行计算等关键技能。
图像处理算法并行化
02
学习如何将图像处理算法进行并行化设计，以便在GPU上实现
高效处理。
CUDA优化技巧
03
了解CUDA编程中的优化技巧，如内存访问优化、线程同步等
，以提高图像处理程序的性能。
21
效果展示与性能对比
效果展示
性能分析
案例分享
将基于CUDA实现的图像处理程序与常规CPU处理程序进行对比，展示其在处理速度、效果等方面的优势。
内存管理
合理利用CUDA的内存层次结构，如全局内存、共享内存和寄存器，以提高程序性能。
优化同步
避免不必要的线程同步，减少等待时间，提高并行计算效率。
ABCD
2024/3/26
并行化策略
设计高效的并行算法，利用CUDA的多线程并行计算能力，加速程序运行。
错误处理
编写健壮的错误处理代码，确保程序在出现异常时能够正确处理。
配置开发环境
在安装CUDA工具包后，需要配置开发环境，包括设置环境变量、添加库文件路径等。这些配置可以确保在编译和运行CUDA程序时能够找到正确的库和工具。
2024/3/26
选择合适的IDE
为了方便编写和调试CUDA程序，可以选择一个合适的集成开发环境（IDE），如NVIDIA Nsight 、Visual Studio等。这些IDE提供了丰富的功能和工具，可以提高开发效率。
2024/3/26
04
使用共享内存来减少访存延迟。
05
对数据进行合理的划分和排布，以减少数据传输的开销。
06
使用CUDA提供的数学库函数（如cublas、cusparse等）来加速计算。

cuda使用教程

cuda使用教程CUDA使用教程CUDA是一种用于并行计算的编程模型和计算机平台，它可以利用GPU（图形处理器）的强大计算能力来加速各种计算任务。

本文将介绍如何使用CUDA进行并行计算，包括环境搭建、编程模型、内存管理、并行计算的基本原理等内容。

一、环境搭建1. 安装显卡驱动：首先需要安装适配自己显卡的最新驱动程序。

2. 安装CUDA Toolkit：CUDA Toolkit是一个开发和优化CUDA程序所需的软件包，可以从NVIDIA官方网站上下载并安装。

二、CUDA编程模型CUDA编程模型基于C/C++语言，开发者可以在现有的C/C++代码中插入一些特殊的指令，以实现并行计算。

CUDA程序由两部分组成：主机端代码和设备端代码。

主机端代码在CPU上运行，负责管理设备内存、调度计算任务等；设备端代码在GPU上运行，负责执行实际的并行计算任务。

三、内存管理CUDA提供了多种类型的内存，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等。

在CUDA程序中，主机和设备之间的数据传输需要经过PCIe总线，因此数据传输的开销较大。

为了减小数据传输的开销，可以将数据尽量存储在设备端的内存中，并尽量减少主机和设备之间的数据传输操作。

四、并行计算的基本原理CUDA程序可以利用GPU上的大量线程并行执行计算任务。

每个线程都执行相同的指令，但是处理不同的数据。

在CUDA中，线程被组织成线程块和线程网格的形式。

线程块是最小的调度单元，通常包含几十个到几百个线程；线程网格则由多个线程块组成，可以包含数百万个线程。

线程块和线程网格的组织方式可以灵活地适应不同的并行计算任务。

五、CUDA应用实例以下是一个简单的CUDA程序，用于计算矩阵相乘：```cpp__global__void matrixMul(const float* A, const float* B, float* C, int N) {int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;float sum = 0;for (int i = 0; i < N; ++i) {sum += A[row * N + i] * B[i * N + col];}C[row * N + col] = sum;}int main() {// 初始化主机端矩阵A和B// 分配设备端内存并将矩阵A和B拷贝到设备端// 定义线程块和线程网格的大小dim3 blockSize(16, 16);dim3 gridSize(N/blockSize.x, N/blockSize.y);// 启动CUDA核函数matrixMul<<<gridSize, blockSize>>>(d_A, d_B, d_C, N);// 将计算结果从设备端拷贝回主机端// 释放设备端内存return 0;}```这个程序首先定义了一个CUDA核函数`matrixMul`，用于计算矩阵相乘。