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基本概念

• 主机： CPU+内存的组合；
• 设备： GPU+显存的组合；
• 运行时API： "CUDA运行时API"是在"驱动API"的基础上封装而成的，简化CUDA的开发；
• 驱动API： "CUDA驱动API”，相比于"运行时API"更接近于设备，可灵活运用设备的特性开发CUDA，可实现运行时API无法实现的功能；
• warp：多处理器激活、管理、调度和执行并行任务的单位。计算能力2.x的设备warp为32个线程。未来的设备可能不同，可以通过内置变量warpSize查询；
• bank：为了获得较高的存储器带宽，共享存储器被划分为多个大小相等的存储器模块，成为存储体，这些存储体叫做bank，可以同步访问；
• 函数类型限定符： CUDA C中特有，用来修饰是主机函数、设备调用的设备函数、还是主机调用的设备函数，有__device__、global、host；
• 变量类型限定符：修饰设备变量，有__device__、constant、shared；
• thread： 设备中的线程，与主机中的线程是同一个概念；
• block：线程块，由一组线程组成。一个线程块中的所有线程会在同一个多处理器上执行，一个多处理器上可以同时执行多个线程块；
• grid：所有线程块组成的网格；

• 计算能力：是Nvidia GPU不同架构的计算能力；

• SIMT：单指令多线程，与单指令多数据SIMD类似。一个指令多个线程一同执行，实现程序的并行化；

• 内置变量：有threadIdx, blockDim, blockIdx, gridDim, warpSize. threadIdx表示此线程在线程块中的位置，blockDim指线程块维度；blockIdx指线程块在网格中的位置；gridDim指线程块网格维度；warpSize指一个warp多少个线程；
• 纹理： 纹理参考、纹理绑定、纹理获取；

• CUDA数组：区别于线性存储器，对数据进行了对齐等的处理，包括一维、二维和三维。其中的数据为：一元、二元或四元组；

线程thread（寄存器/本地存储器）->线程块block（共享存储器）->线程块网格grid（常量存储器/全局存储器/纹理存储器）；

运行时API

运用“运行时API”开发CUDA程序需要了解：初始化、设备管理、存储器管理、流管理、事件管理、纹理参考管理、OpenGL互操作和Direct3D互操作；
参考文档

驱动API

驱动API是一种基于句柄、命令式的API，大多数对象都通过不透明的句柄引用。运用“驱动API”开发CUDA程序需要了解：初始化、设备管理、上下文管理、模块管理、执行控制、存储器管理、流管理、事件管理、纹理参考管理、OpenGL互操作、Direct3D互操作。
参考文档

注意：Cuda不支持windows的默认远程登录客户端mstsc登入远程主机执行设备，需要远程登录主机执行CUDA设备，可使用VNC工具。

性能优化

主要：warp中减少控制指令、合理使用共享内存、防止共享内存bank冲突、单个线程中寄存器的使用的量、block中线程数、常量存储器的合理利用、线程对全局存储器的合理访问等。

• 多处理器是以warp为单位处理线程的，有控制指令时，会执行完所有的控制指令对应的指令后才会继续执行下面的命令。例如，if/else语句两个方向的线程在同一个warp中，线程1执行if方向，线程2执行else方向，他们可能的执行顺序为：线程1执行if方向，2等待；线程1执行if方向完毕等待，2执行else方向；线程2执行else方向完毕，线程1和2共同执行后面的指令。
• 共享内存属于片上缓存，比全局存储器的读写速度快。将一部分全局存储器上的数据放入共享内存中处理可有效提高性能。共享存储器的访问速度和寄存器差不多，大约读写4B的数据需要两个时钟周期。共享存储器的读取是以半warp为单位的，当半warp中所有的线程都访问同一个bank中同一块4B的数据时也不会发生bank冲突，称为广播访问，此时只访问一次bank。每个多处理器中的共享存储器大小是有限的，应按照block的大小分配合适的共享存储器。Block的大小会影响多处理器每次激活的block数。
• 每个多处理器寄存器数量是有些的，而且在每个线程中寄存器是线程私有的。按照每个多处理器激活的线程数，合理分配寄存器。如果每个线程分配太多线程，则每个多处理器同时激活的线程数就会减少，从而影响并行效果。
• Block中的线程数（NThread）也会影响每个多处理器同时激活的线程数。每个多处理器有最大同时激活线程数（NMThread），且每个多处理器有最大同时激活block数（NMBlock）。Block中的线程数满足：NThread >= NMThread / NMBlock会激活在一个多处理器中可激活的所有block。在其他资源可充分利用的情况下，多处理器上同时激活的线程数越多，效率越高。
• 常量存储器也是带片上缓存的存储器。充分利用常量存储器可有效提升性能。
• 最新的设备，全局存储器都带有片上缓存。可以利用多处理器处理线程的特性合理访问全局存储器的数据，可使更多数据命中。

第一篇 CUDA基础

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