GPU编程 | 并行的helloworld！
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在前一篇文章《你了解CUDA，了解GPU吗？》中，我们对CUDA以及GPU的基本概念进行了介绍。接下来，我们将进一步探讨GPU是如何实现并行计算的，同时分析CUDA如何通过编程方式调用GPU的并行计算能力。
1.GPU是如何实现并行计算
从软件的角度来看，GPU在执行并行计算时，是以核（kernel）作为基本单位进行操作的。如图所示，每一个核相当于一个具备特定功能的函数模块。每个核由多个线程块（thread block）负责完成相应的运算任务，而每个线程块内部又包含若干个独立的线程单元。所有这些线程均由CPU统一调度并发送至GPU设备进行处理。
在硬件架构方面，GPU由多个流处理器（SM）构成，其数量与整体性能呈正相关。每个流处理器内部包含多个处理单元（粉色区域）以及一个存储单元（黄色区域），这些组件能够独立运行并实现并行处理功能，主要负责执行由CPU传输而来的线程计算任务。
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