Sylvia_zsh
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NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（五）CUDA/GPU 编程模型

CPU-GPU交互：
各自的物理内存空间
通过PCIE总线互连(8GB/s～16GB/s)
交互开销较大


NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（五）CUDA/GPU 编程模型_第1张图片

线程组织架构说明
 一个Kernel具有大量线程
 线程被划分成线程块‘blocks’
 一个block内部的线程共享 ‘Shared Memory’
 可以同步 ‘_syncthreads()’
 Kernel启动一个‘grid’，包含若干线程块
 用户设定
 线程和线程块具有唯一的标识

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编程模型：
常规意义的GPU用于处理图形图像
操作于像素，每个像素的操作都类似
可以应用SIMD (single instruction multiple data)


Single Instruction Multiple Thread (SIMT)：
GPU版本的 SIMD（线程模型而非指令模型）
大量线程模型获得高度并行
线程切换获得延迟掩藏
多个线程执行相同指令流
GPU上大量线程承载和调度

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