C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pptx
• 来源: github.com/archibate

摘要

文档详细介绍了CUDA在GPU编程中的应用，包括内联函数的使用、核函数的定义与调用、动态并行的实现以及内存和性能优化。还提到了CUDA与C++代码的兼容性，通过__CUDA_ARCH__宏实现多架构支持，以及GPU编程中的线程管理和优化策略。

AI总结

### 总结

以下是对文档内容的总结，重点突出核心观点和关键信息：

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#### **1. CUDA 与 GPU 编程概述**
- **CUDA 的优势**： CUDA 能有效减轻内存带宽限制（Memory Bound），通过共享内存和线程间自动并行代替 CPU 上的循环冗余。
- **数据与案例**： 例如，通过共享内存优化可以减少迭代次数，从而提高性能。

#### **2. CUDA内联函数**
- **内联函数的作用**： 通过将函数体直接插入到调用处，以减少函数调用开销。现代 C++ 中 `inline` 声明符不一定保证内联，优化效果有限。
- **CUDA 内联关键字**：
- `__inline__`：表明函数可以内联，但编译器可能根据函数大小选择是否内联。
- `__forceinline__`：强制函数内联，GCC 对应的私货为 `__attribute__((“always_inline”))`。
- `__noinline__`：禁止内联。

#### **3. CUDA 编译与兼容性**
- **CUDA 和 C++ 的关系**： CUDA 与 C++ 的兼容性类似于 C++ 与 C，支持直接引用 C++ 代码库和头文件，且 Host 和 Device 代码可以写在同一文件中（OpenCL 不支持）。
- **核函数的定义与调用**：
- 核函数必须用 `__global__` 修饰符声明。
- 调用核函数时需使用三重尖括号语法，例如 `kernel<<<1, 1>>>`，其中两个 `1` 分别表示BLOCK和grid的大小。
- **动态并行**： 从 Kepler 架构开始，核函数可以直接调用另一个核函数，并动态指定 BLOCK 和 GRID 的大小，无需回_host_处理。

#### **4. CUDA 编译模式**
- **多段编译特性**： CUDA 编译器会分别将代码发送到 CPU 编译器和 GPU 编译器生成指令码，最后统一链接。
- **宏定义和条件编译**：
- `__CUDA_ARCH__`：定义在 GPU 编译模式下，表示编译针对的 GPU 架构版本，例如 `520` 表示版本号 5.2.0。
- 通过 `#ifdef __CUDA_ARCH__` 可以判断是否处于 GPU 编译模式，从而生成针对不同平台的代码。

#### **5. CUDA 线程与块管理**
- **线程和块的计算**：
- 总线程数：`blockDim * gridDim`
- 线程编号：`blockDim * blockIdx + threadIdx`
- **三维线程和块**： 支持三维的线程和块管理，通过 `dim3` 类型实现。

#### **6. 前置条件与资源**
- **硬件要求**： 需要 NVIDIA GTX 900 及以上显卡，CUDA 11 及以上。
- **软件要求**： 熟悉 C/C++ 编程，了解 `malloc/free` concept，熟悉 STL 等。
- **学习资源**： 课程视频、PPT 和代码资源链接已提供。

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#### **总结**
文档围绕 CUDA 编程的核心知识点展开，涵盖了内联函数优化、多编译模式、核函数调用、线程管理以及前置条件等内容。内容结构清晰，逻辑连贯，便于学习者快速掌握 CUDA 编程的关键技术点。