CUDA C 编程权威指南 学习笔记：第二章 CUDA编程模型

详细细节参考书籍或者这个博客《CUDA C编程权威指南》——第2章 CUDA编程模型 2.1 CUDA编程模型概述

2.1.1 CUDA编程结构

CUDA编程模型还利用GPU架构的计算能力提供了以下几个特有功能。
1. 一种通过层次结构在GPU中组织线程的方法
2. 一种通过层次结构在GPU中访问内存的方法

CUDA编程模型主要是异步的，因此在GPU上进行的运算可以与主机-设备通信重叠。一个典型的CUDA程序包括由并行代码互补的串行代码。如图2-2所示，串行代码（及任务并行代码）在主机CPU上执行，而并行代码在GPU上执行。主机代码按照ANSI C标准进行编写，而设备代码使用CUDA C进行编写。一个典型的CUDA程序实现流程遵循以下模式。

1. 把数据从CPU内存拷贝到GPU内存。
2. 调用核函数对存储在GPU内存中的数据进行操作。
3. 将数据从GPU内存传送回到CPU内存。
   

2.1.2 内存管理

udaMalloc与标准C语言中的malloc函数几乎一样，只是此函数在GPU的内存里分配内存。通过充分保持与标准C语言运行库中的接口一致性，可以实现CUDA应用程序的轻松接入。

cudaMemcpy函数负责主机和设备之间的数据传输，这个函数以同步方式执行，因为在cudaMemcpy函数返回以及传输操作完成之前主机应用程序是阻塞的。

2.1.3 线程管理

CUDA明确了线程层次抽象的概念以便于你组织线程。这是一个两层的线程层次结构，由线程块和线程块网格构成，如图2-5所示。

• 同步
• 共享内存

不同块内的线程不能协作。 线程依靠以下两个坐标变量来区分彼此。

• blockIdx（线程块在线程格内的索引）
• threadIdx（块内的线程索引）

网格和块的维度由下列两个内置变量指定。

• blockDim（线程块的维度，用每个线程块中的线程数来表示）
• gridDim（线程格的维度，用每个线程格中的线程数来表示）

2.1.4 启动核函数

同一个块中的线程之间可以相互协作，不同块内的线程不能协作。核函数调用结束后，控制权立刻返回给主机端。你可以调用以下函数来强制主机端程序等待所有的核函数执行结束：cudaDeviceSynchronize(). 一些CUDA运行时API在主机和设备之间是隐式同步的。当使用cudaMemcpy函数在主机和设备之间拷贝数据时，主机端隐式同步，即主机端程序必须等待数据拷贝完成后才能继续执行程序。

2.2 给核函数计时

2.2.1 使用CPU计时

由于GPU的执行是异步的，所以使用CPU计时就必须要显示做同步，cudaDeviceSynchronize()

2.2.2 使用nvprof计时

CUDA还提供了一个nvprof命令行分析工具

2.3 组织并行线程

从矩阵加法的例子中可以看出：

• 改变执行配置对内核性能有影响
• 传统的核函数实现一般不能获得最佳性能
• 对于一个给定的核函数，尝试使用不同的网格和线程块大小可以获得更好的性能