Bridging the Gap: Writing Portable Programs for CPU and GPU

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/CppCon

摘要

文档探讨了为CPU和GPU编写可移植程序的挑战和方法，重点介绍了CUDA在跨平台开发中的应用。内容涵盖了CPU和GPU之间的差异，如延迟、吞吐量、内存带宽等，并提到了在编写跨平台程序时的开发经验和调试测试的重要性。文档还强调了编写可移植程序的意义，特别是在处理并行算法和库/框架开发方面。

AI总结

《Bridging the Gap: Writing Portable Programs for CPU and GPU》

1. **Motivation（动机）**
- 为何编写适用于CPU和GPU的可移植程序？
- CPU和GPU在设计上存在差异，如延迟、吞吐量、内存带宽、核心数量、分支处理、缓存大小和数值格式等。
- 针对库和框架开发者，尤其是处理并行算法时，编写可移植程序非常重要。
- 用户体验和开发者体验是重点，同时需要考虑调试和测试，但不涉及性能问题。

2. **Patterns（模式）**
- 编写跨平台代码的常见模式：
- 旧式方法：将所有内容都涉及主机和设备。
- 使用条件语句、constexpr、禁用CUDA警告以及主机设备模板等技术，实现代码的可移植性。

3. **The dark path（黑暗之路）**
- 编写可移植程序时遇到的问题和挑战：
- 函数调度三元组等复杂问题可能导致代码难以维护。

4. **Cuda proposal（CUDA方案）**
- 提出了一种解决方案：
- 使用条件语句区分主机和设备代码。
- 禁止不良的跨函数调用，确保代码的可移植性。

总结：本文围绕如何在CUDA中编写适用于CPU和GPU的可移植程序展开，分析了动机会、常见模式、潜在问题和解决方案，为开发者提供了实用的指导。