CUDA系列一、CUDA简介

一、概述

本人由于工作中经常使用CUDA进行数据处理，深知道学习CUDA的过程并不轻松，因此，我决定开启这个CUDA系列文章，希望能将自己的所学、所感悟、所悟分享出来，后续我将持续输出，从基础概念到进阶应用，带你一步步掌握CUDA这门强大的技术，也算是给自己的学习之路留下一份记录。
维基百科中是这样对CUDA进行描述的：CUDA（Compute Unified Devices Architectured，统一计算架构）是由英伟达（NVIDIA）所推出的一种软硬件集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的运算，亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。
通俗的讲，CUDA就是直接能让开发者利用GPU的强大算力进行大规模的并行计算，那么CPU和GPU运算上有什么区别呢，请看下方CPU和GPU的硬件架构示意图

一块典型的CPU拥有少数几个快速的计算核心，而一个典型的GPU拥有几百到几千个不那么快速的计算核心，如下图，黄色是控制器，绿色是算数逻辑单元，橙色是存储器，CPU和GPU之间通过PCIe总线连接通信。
之所以如此设计，是由于其对应于不同的应用场景，CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断引入大量的分支跳转和中断处理，所以CPU的更多晶体管用于数据缓存和流程控制。而GPU则是用于处理类型高度统一，相互无依存的大规模数据，所以更多的晶体管用于算数逻辑单元。

二、CUDA +Visual Studio环境配置

工欲利其器，必先善其事，想要写好代码，环境的配置是第一步。
1、确认硬件支持，确保电脑配置NVIDIA的GPU，且GPU的计算能力符合CUDA要求，可在NVIDIA官网查询对应GPU的计算能力（一般来说现在绝大多数的N卡都是支持CUDA的）。
2、Visual Studio安装，需要注意的是如果你没有安装过Visual Studio，需要先安装Visual Studio再安装CUDA，否则环境配置会出现一些问题，修改起来较为麻烦，已经安装好了CUDA但是没安装Visual Studio的也可以重新安装一下CUDA来解决。 Visual Studio可以从官网 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/ 中下载安装，也可以从其他可靠渠道下载安装。
3、CUDA安装，CUDA官方安装教程 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
4、安装完成后可以在cmd或PowerShell界面上输入nvidia-smi验证，当出现如下界面的时候说明CUDA安装成功，上面显示了你的显卡型号，利用率等一些信息

三、 CUDA的核心概念

3.1 CUDA线程层次结构

线程：线程是CUDA中最基本的执行单元，每个线程都可以独立执行相同的核函数，但是处理的数据元素不同。
线程块：由多个线程组成，线程块内的线程可以通过共享内存和同步机制进行高效合作。
网格：由多个线程块组成，是CUDA并行执行的最高层次结构。线程的组织结构由执行配置 <<<grid, block >>> 决定，分别是网络大小和线程块大小，网格和线程块定义可以如下
dim3 block(32, 32);
dim3 grid(1024, 1024);

表示线程块的总大小为32x32=1024，网格大小为1024x1024，需要注意的是线程块的总大小不能超过1024。

3.2 编程模型

CUDA编程模型是一种基于GPU并行计算的模型，主要包含几个关键要素。
主机：指CPU及其内存，负责调用传统的串行代码比如调用核函数、处理GPU结果等。
设备：指GPU及其内存，用于执行并行的核函数。
核函数：是在GPU执行并行的函数，用 global 声明，并使用3.1中所说的<<<grid, block >>>分配线程数。

3.3 内存模型

全局内存：所有线程都可以访问，容量大，速度相对较慢
共享内存：位于每个SM上，每个线程块有独立的共享内存空间，同一个线程块中的线程可以快速访问，访问效率高于全局内存。
常量内存：在核函数执行期间只读，数据在所有线程共享，访问效率较高。
纹理内存：主要用于对内存中的数据进行采样，具有特殊的硬件差值功能。
本地内存：每个线程独有，用于存储线程私有临时数据，当局部变量无法存放在寄存器中时会使用本地内存。

3.4 流与并发

流的并行执行：多个流可以在GPU上并行执行，不同流中的操作可以重叠进行，实现计算和数据传输的并行，提高整体性能。
流内与流间同步：流内通过事件可以实现操作之间的精确同步，确保某些操作在其他操作完成后再执行；流间也可以通过事件进行同步，协调不同流之间的执行顺序和数据依赖关系。

注。1

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