CUDA编程学习(1)

P3 CUDA编程模型

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• 1. 基础知识

     • CUDA编程模型是异构的，需要CPU与GPU协同工作。
     • CUDA中，分为host和device两个概念，host指代CPU及其内存，device指代GPU及其内存。
     • CUDA程序里既包含host程序，也包含device程序，分别在CPU和GPU上运行。
     • host和device之间可以进行通信，它们之间可以进行数据拷贝。
• 2. 程序执行流程
     • 1. 分配host内存，并进行数据初始化
     • 2. 分配device内存，从host将数据拷贝到device上
     • 3. 调用CUDA核函数在device上完成指定的运算
     • 4. 在device上的运算结果拷贝到host上（例如，写入磁盘等）
     • 4. 释放device和host上分配的内存
• 3. 调用CUDA核函数在device上执行并行计算：

     • 核函数（kernel）使用 __global__ 符号声明

     • 调用时需要<<>>来指定kernel执行的线程数量及结构

     • grid与block定义为dim3类型的变量，dim3可以视为包含3个无符号整数（x,y,z）成员的结构体变量，缺省值初始化为1。

     • 以上两者可以灵活的定义为1-dim，2-dim，3-dim结构。在不同的GPU结构中，grid与block维度大小受限制。

    * 在CUDA中，每个线程都要执行核函数，并且每个线程都会分配一个唯一的线程号 thread ID，这个ID值可以通过核函数的内置变量threadx来获得。
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• GPU代码片段

• bs指代的是blocksize，一个块有256线程

• gs指代的是gridsize，一个grid有 预先定义的线程数/bs(向上取整)， 此处的(N+bs-1)/bs，就是向上取整。

• 一个kernel启动的所有线程称为一个网格（grid）

• 同一个网格中的线程共享全局内存空间，grid是线程结构的第一层

• 网格又划分成多个线程块block,这是第二层

• 线程块中有多个线程，32个线程为一个warp，这是第三层

• GPU代码结构

• CUDA关键字

总结就是 __global__ 和 __device__、__host__都不能共用，但是__device__和__host__可以共用，表示在CPU和GPU都能编译调用。

• CUDA 内置变量（无需定义，自带的）

• GPU代码片段（getbid与gettid）