基于 CUDA 的并行计算

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CUDA并行计算

本文对CUDA并行计算模型的相关原理进行详细阐述，并将其视为CUDA编程体系的重要归纳与总结；

GPU及CUDA概述

GPU作为一种插槽式专用芯片，在过去阶段中...由CPU提供服务的一台协处理器；在过去的阶段中...专注于执行浮点运算...为了弥补CPU性能不足...广泛应用于游戏娱乐领域；随后开发出了GPGPU架构以及CUDA技术。

gpu板卡主要包含以下五个组成部分：1) 执行计算功能的核心单元（gpu芯片），2) 用于存储计算数据的显存（与DDR类型的内存相似），3) 用于数据传输管理的PCI接口芯片组，在这方面与传统处理器存在显著差异，在这方面与传统处理器存在显著差异，在这方面与传统处理器存在显著差异，在这方面与传统处理器存在显著差异，在这方面与传统处理器存在显著差异；4) 提供电源管理和散热功能的关键电源芯片（在这一点上与传统处理器有所不同），5) 用于实现系统总互联的各种辅助半导体组件（在这一点上与传统处理器有所不同）。在架构设计方面，gpu芯片相较于cpu芯片具有诸多显著区别：一方面，在并行处理能力上拥有明显优势——gpu核心数量通常可达到数百个甚至上千个（远高于cpu的几至几十个），从而实现更强 degree of parallelism（并行度），另一方面，在运行效率方