今天我們要開始討論GPU。GPU是過去幾十年來高性能計算中最令人興奮的事物之一。它們改變了性能的可能性，并且現(xiàn)在幾乎所有的主要超級計算機(jī)都使用大量的GPU。要充分發(fā)揮GPU的潛力，需要了解硬件的工作原理，并編寫適當(dāng)?shù)膽?yīng)用程序。GPU最初用于計算機(jī)圖形，但現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成為一種非常適合并行計算的計算模型。在計算機(jī)圖形中，我們需要對許多小對象進(jìn)行操作，因此數(shù)據(jù)并行計算模型非常適用。圖形處理單元（GPU）是一種具有大量處理器和高帶寬內(nèi)存的硬件，可以實(shí)現(xiàn)高速渲染。圖形渲染涉及將三維對象映射到二維屏幕，并對每個像素分配顏色值。圖形渲染涉及許多復(fù)雜的計算，如光照、材質(zhì)反射和紋理映射。GPU可以通過并行處理來加速這些計算。GPU最初只能執(zhí)行圖形相關(guān)的操作，但現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成為一種可編程的硬件，可以執(zhí)行各種復(fù)雜的計算操作。

1. CUDA是一種用于GPU編程的語言，可以將計算問題轉(zhuǎn)化為圖形操作。

2. CUDA使用了層次化的塊結(jié)構(gòu)來組織計算任務(wù)。

3. CUDA的線程模型與傳統(tǒng)的線程模型有所不同，它更加緊密地耦合在一起，并且有一些限制。

4. CUDA可以在CPU和GPU之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和任務(wù)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)并行計算。

5. CUDA是一種專有的編程語言，但在性能和廣泛使用方面優(yōu)于開源版本。

6. 在CUDA中，數(shù)據(jù)被分割成小的塊，每個塊中有1024個線程，但是有時候代碼的執(zhí)行不會剛好是塊大小的倍數(shù)，需要進(jìn)行邊界測試和禁用操作。

7. CUDA使用SPMD（Single Program Multiple Data）模型，即多個線程同時執(zhí)行相同的內(nèi)核代碼。

8. 在CUDA中，有全局內(nèi)存、共享內(nèi)存和每個線程的小內(nèi)存，需要顯式地在代碼中進(jìn)行內(nèi)存分配和數(shù)據(jù)傳輸。

9. CUDA的硬件會自動處理塊的分配和調(diào)度，不需要程序員手動創(chuàng)建調(diào)度器。

10. CUDA中使用同步操作來保證線程的執(zhí)行順序和數(shù)據(jù)的一致性，還有一些原子操作可以保證操作的原子性。

11. GPU的并發(fā)性與pthread模型不同，可以支持大量的線程塊。

12. GPU硬件上有一個硬件調(diào)度器，可以將線程塊映射到實(shí)際處理器上，并支持多個線程塊的計算。

13. 編譯的CUDA代碼會生成機(jī)器碼，描述了內(nèi)核的具體操作、每個線程塊的線程數(shù)、每個線程需要的本地數(shù)據(jù)量以及共享內(nèi)存的最大使用空間。

14. GPU的執(zhí)行單元可以通過超線程技術(shù)進(jìn)行時間分復(fù)用，可以并行執(zhí)行多個線程塊的計算。

15. GPU的編程模型中，線程塊內(nèi)部可以共享內(nèi)存，但線程塊之間不能共享內(nèi)存。