CUDA C++ 编程指南

CUDA C++ Programming Guide

1. Introduction

1.1. The Benefits of Using GPUs

在相似的价格和功耗范围内，图形处理单元 (GPU)1 提供比 CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些更高的功能在 GPU 上运行得比在 CPU 上运行得更快（请参阅 GPU 应用程序）。其他计算设备（例如 FPGA）也非常节能，但其编程灵活性比 GPU 低得多。
GPU 和 CPU 之间存在这种功能差异，因为它们在设计时考虑了不同的目标。虽然 CPU 被设计为擅长以尽可能快的速度执行一系列称为线程的操作，并且可以并行执行几十个这样的线程，但 GPU 被设计为擅长并行执行数千个线程（摊销较慢的单线程性能以获得更大的吞吐量）。
GPU 专门用于高度并行计算，因此经过设计，更多晶体管专用于数据处理，而不是数据缓存和流量控制。图 1 的原理图显示了 CPU 与 GPU 的芯片资源分布示例。
图 1 GPU 将更多晶体管用于数据处理

将更多晶体管用于数据处理，例如浮点计算，有利于高度并行计算； GPU可以通过计算来隐藏内存访问延迟，而不是依靠大数据缓存和复杂的流程控制来避免较长的内存访问延迟，而这两者对于晶体管而言都是昂贵的。
一般来说，应用程序混合有并行部分和顺序部分，因此系统设计时混合使用 GPU 和 CPU，以最大限度地提高整体性能。具有高度并行性的应用程序可以利用 GPU 的大规模并行特性来实现比 CPU 更高的性能。

1.2. CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing

Platform and Programming Model2006 年 11 月，NVIDIA® 推出了 CUDA®，这是一种通用并行计算平台和编程模型，它利用 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎以比 CPU 更高效的方式解决许多复杂的计算问题。
CUDA 附带一个软件环境，允许开发人员使用 C++ 作为高级编程语言。如图 2 所示，支持其他语言、应用程序编程接口或基于指令的方法，例如 FORTRAN、DirectCompute、OpenACC。

图 2 GPU 计算应用程序。 CUDA 旨在支持各种语言和应用程序编程接口。

1.3. A Scalable Programming Model

多核CPU和众核GPU的出现意味着主流处理器芯片现在都是并行系统。面临的挑战是开发能够透明地扩展其并行性的应用程序软件，以利用数量不断增加的处理器核心，就像 3D 图形应用程序透明地扩展其并行性到具有广泛不同数量的核心的多核 GPU 一样。
CUDA 并行编程模型旨在克服这一挑战，同时为熟悉 C 等标准编程语言的程序员保持较低的学习曲线。
其核心是三个关键的抽象——线程组的层次结构、共享内存和屏障同步——它们作为一组最小的语言扩展简单地暴露给程序员。
这些抽象提供了细粒度数据并行性和线程并行性，嵌套在粗粒度数据并行性和任务并行性中。它们引导程序员将问题划分为可以由线程块独立并行解决的粗略子问题，并将每个子问题划分为可以由块内的所有线程并行协作解决的更精细的部分。
这种分解通过允许线程在解决每个子问题时进行合作来保留语言表达能力，同时实现自动可扩展性。事实上，每个线程块都可以以任何顺序（同时或顺序）调度到 GPU 内的任何可用多处理器上，以便编译后的 CUDA 程序可以在任意数量的多处理器上执行，如图 3 所示，并且仅运行时系统需要知道物理多处理器数量。
这种可扩展的编程模型允许 GPU 架构通过简单地扩展多处理器和内存分区的数量来跨越广泛的市场范围：从高性能发烧友 GeForce GPU 和专业的 Quadro 和 Tesla 计算产品到各种廉价的主流 GeForce GPU（有关所有支持 CUDA 的 GPU 的列表，请参阅支持 CUDA 的 GPU）。
图 3 自动可扩展性
Note
GPU 围绕流式多处理器 (SM) 阵列构建（有关更多详细信息，请参阅硬件实现）。多线程程序被划分为彼此独立执行的线程块，因此具有更多多处理器的 GPU 会比具有更少多处理器的 GPU 在更短的时间内自动执行程序。