CUDA学习教程

循序渐进掌握GPU并行编程的核心概念

学习进度

总体进度 0%
1
CUDA基础
GPU编程入门
2
线程层次
线程块和网格
3
内存模型
内存层次结构
4
性能优化
优化策略
1

CUDA基础概念

了解GPU并行编程的核心原理

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。 它允许开发者使用C/C++来编写程序,利用GPU的强大并行处理能力。

核心概念

主机 (Host)

指CPU及其内存,负责执行串行代码、管理设备内存、启动内核函数。

设备 (Device)

指GPU及其内存,负责执行并行内核函数,处理大规模并行计算。

第一个CUDA程序

让我们从一个简单的向量加法开始,了解CUDA程序的基本结构:

线程执行可视化

知识检测

1. 在CUDA中,负责执行并行计算的是什么?

A. CPU (主机)
B. GPU (设备)
C. 内存控制器
D. 操作系统

2. CUDA内核函数使用的关键字是什么?

A. __host__
B. __device__
C. __global__
D. __kernel__

3. 在CUDA中,如何获取当前线程的唯一索引?

A. threadId()
B. threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x
C. getThreadIndex()
D. blockIdx.x + threadIdx.x
得分: 0/3