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CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像渲染和计算以外的目的（例如这里提到的通用并行计算）。CUDA是一种由NVIDIA提出的并由其制造的图形处理单元（GPUs）实现的一种并行计算平台及程序设计模型。CUDA给程序开发人员提供了直接访问CUDA GPUs中的虚拟指令集和并行计算组件的存储器。使用CUDA技术，GPUs可以用来进行通用处理（不仅仅是图形）；这种方法被称为GPGPU。与CPUs不同的是，GPUs有着侧重以较慢速度运行大量并发线程的并发流架构，而非快速运行单一线程。开发人员可以利用C言、OpenCL、Fortran、c++等为CUDA架构编写程序。它们同CUDA之间的关系如下图所示：
上图就很好的反映出了CUDA与应用程序接口（API）以及各种语言编译器的关系，其中的DX11计算也就是Direct Compute。包括CUDA自家编译器所采用的C语言扩展、OpenCL应用程序接口、Fortran甚至C++等都可以运行在CUDA架构之上，未来CUDA还将支持更多的语言。在整个产业的共同推动下，GPU计算可谓是前途无量！
从CUDA体系结构的组成来说，它包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动。
（1）开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。
（2）运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。
（3）驱动部分是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前于CUDA开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持。CPU，GPU，应用程序，CUDA开发库，运行环境，驱动之间的关系如下图所示：
在 CUDA 的架构下，一个程序分为两个部份：host 端和 device 端。Host 端是指在 CPU 上执行的部份，而 device 端则是在显示芯片（GPU）上执行的部份。Device 端的程序又称为 "kernel"。通常 host 端程序会将数据准备好后，复制到显卡的内存中，再由显示芯片执行 device 端程序，完成后再由 host 端程序将结果从显卡的内存中取回。由于 CPU 存取显卡内存时只能透过 PCI Express 接口，因此速度较慢（PCI Express x16 的理论带宽是双向各 4GB/s），因此不能经常进行这类动作，以免降低效率。
在 CUDA 架构下，显示芯片执行时的最小单位是 thread。数个thread 可以组成一个 block。一个 block 中的 thread 能存取同一块共享的内存，而且可以快速进行同步的动作。不同 block 中的 thread 无法存取同一个共享的内存，因此无法直接互通或进行同步。因此，不同 block 中的 thread 能合作的程度是比较低的。不过，利用这个模式，可以让程序不用担心显示芯片实际上能同时执行的 thread 数目限制。例如，一个具有很少量执行单元的显示芯片，可能会把各个 block 中的 thread 顺序执行，而非同时执行。不同的 grid 则可以执行不同的程序（即 kernel）。Grid、block 和 thread 的关系，如下图所示：
每个 thread 都有自己的一份 register 和 local memory 的空间。同一个 block 中的每个 thread 则有共享的一份 share memory。此外，所有的 thread（包括不同 block 的 thread）都共享一份 global memory、constant memory、和 texture memory。不同的 grid 则有各自的 global memory、constant memory 和 texture memory。如下图所示：
由于显示芯片大量并行计算的特性，它处理一些问题的方式，和一般 CPU 是不同的。主要的特点包括：
1. 内存存取 latency (等待时间)的问题：CPU 通常使用 cache 来减少存取主内存的次数，以避免内存 latency 影响到执行效率。显示芯片则多半没有 cache（或很小），而利用并行化执行的方式来隐藏内存的 latency（即，当第一个 thread 需要等待内存读取结果时，则开始执行第二个 thread，依此类推）。
2. 分支指令的问题：CPU 通常利用分支预测等方式来减少分支指令造成的 pipeline(流水线) bubble。显示芯片则多半使用类似处理内存 latency 的方式。不过，通常显示芯片处理分支的效率会比较差。
因此，最适合利用 CUDA 处理的问题，是可以大量并行化的问题，才能有效隐藏内存的 latency，并有效利用显示芯片上的大量执行单元。使用 CUDA 时，同时有上千个 thread 在执行是很正常的。因此，如果不能大量并行化的问题，使用 CUDA 就没办法达到最好的效率了。在这个过程中，CPU担任的工作为控制 GPU执行，调度分配任务，并能做一些简单的计算，而大量需要并行计算的工作都交给 GPU 实现。另外需要注意的是，由于 CPU 存取显存时只能通过 PCI-Express 接口，速度较慢，因此不能经常进行，以免降低效率。通常可以在程序开始时将数据复制进GPU显存，然后在 GPU内进行计算，直到获得需要的数据，再将其复制到系统内存中。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/chensheng-zhou/p/4240461.html
