GPU编程自学教程

CPU 和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC 基础教程
随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。

诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS 加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU 处理器的能力所及。

摩尔定律失效的今天，关注新成员（GPU\FPGA\ASIC）为数据中心带来的体系架构变革，为业务配上一台动力十足的发动机。

1 异构计算：WHY
明明CPU 用的好好的，为什幺我们要考虑异构计算芯片呢？
随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。

诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS 加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU 处理器的能力所及。

历史上，受益于半导体技术的持续演进，计算机体系结构的吞吐量和系统性能不断提高，处理器的性能每18 个月就能翻倍（众所周知的摩尔定律），使得处理器的性能可以满足应用软件的需求。

但是，近几年半导体技术改进。

中文领域最详细的Python版CUDA入门教程本系列为英伟达GPU入门介绍的第二篇，主要介绍CUDA编程的基本流程和核心概念，并使用Python Numba编写GPU并行程序。

为了更好地理解GPU的硬件架构，建议读者先阅读我的第一篇文章。

1.GPU硬件知识和基础概念：包括CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。

2.GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行计算。

3.GPU编程进阶：主要介绍一些优化方法。

4.GPU编程实践：使用Python Numba解决复杂问题。

针对Python的CUDA教程Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。

作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。

著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba 库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。

使用Numba进行GPU编程，你可以享受：1.Python简单易用的语法；2.极快的开发速度；3.成倍的硬件加速。

为了既保证Python语言的易用性和开发速度，又达到并行加速的目的，本系列主要从Python的角度给大家分享GPU编程方法。

关于Numba的入门可以参考我的另一篇文章。

更加令人兴奋的是，Numba提供了一个GPU模拟器，即使你手头暂时没有GPU机器，也可以先使用这个模拟器来学习GPU编程！初识GPU编程兵马未动，粮草先行。

在开始GPU编程前，需要明确一些概念，并准备好相关工具。

CUDA是英伟达提供给开发者的一个GPU编程框架，程序员可以使用这个框架轻松地编写并行程序。

本系列第一篇文章提到，CPU和主存被称为主机（Host），GPU和显存（显卡内存）被称为设备（Device），CPU无法直接读取显存数据，GPU无法直接读取主存数据，主机与设备必须通过总线（Bus）相互通信。

gpu 教学大纲GPU教学大纲一、引言随着科技的迅猛发展，图形处理器（GPU）在计算机领域中扮演着越来越重要的角色。

GPU不仅能够处理图形相关的任务，还可以加速各种科学计算和机器学习等复杂计算。

本文将探讨GPU教学的重要性以及如何设计一份完整的GPU 教学大纲。

二、GPU基础知识1. GPU的发展历程：介绍GPU的起源和发展，从最初的图形渲染到现在的通用计算。

2. GPU体系结构：解释GPU的组成部分，如流处理器、纹理单元和存储器等，并介绍它们的功能和相互关系。

3. GPU编程模型：介绍GPU编程的基本概念，包括线程、块和网格等，以及GPU编程语言如CUDA和OpenCL的使用。

三、GPU图形渲染1. 图形渲染流程：详细解释GPU在图形渲染中的工作流程，包括顶点处理、光栅化和像素着色等。

2. 着色器编程：介绍GPU中的顶点着色器和像素着色器的编写方法，以及如何实现基本的光照效果和纹理贴图等。

3. 渲染技术：探讨一些高级的图形渲染技术，如阴影算法、透明度和反射等，以及它们在游戏和电影制作中的应用。

四、GPU通用计算1. 并行计算概述：解释GPU在通用计算中的优势，包括并行处理和高带宽内存等特点。

2. CUDA编程：介绍CUDA编程的基本概念和语法，包括内核函数的编写和数据传输等，以及如何利用GPU加速常见的科学计算任务。

3. 深度学习与GPU：探讨GPU在深度学习中的应用，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以及如何使用GPU进行模型训练和推理。

五、GPU优化与性能调优1. GPU性能指标：介绍衡量GPU性能的指标，如带宽、吞吐量和延迟等，并解释如何通过优化算法和数据布局来提高性能。

2. 内存优化：讨论GPU内存的层次结构和使用方法，以及内存访问模式对性能的影响，并介绍一些内存优化的技巧。

3. 核心优化：探讨如何利用GPU的并行能力和硬件特性来优化算法和代码，以提高计算效率和减少能耗。

风辰的CUDA培训教程一、引言二、CUDA编程基础1.GPU架构在介绍CUDA编程之前，需要了解GPU的架构。

GPU由成百上千个核心组成，每个核心都可以执行相同的指令，因此GPU具有极高的并行计算能力。

CUDA编程模型允许开发者将计算任务分配给GPU 上的多个核心，从而实现高效的并行计算。

2.CUDA编程模型（1）主机（Host）：指CPU及其内存，用于执行串行代码和CUDA代码的调度。

（2）设备（Device）：指GPU及其内存，用于执行并行计算任务。

（3）内核（Kernel）：指在设备上执行的并行函数，用于执行具体的计算任务。

（4）线程层次结构：CUDA中的线程被组织成三维的线程块（threadblock）和一维的网格（grid）。

线程块内的线程可以协作，而不同线程块之间的线程相互独立。

3.CUDA程序结构（1）主机端：分配主机和设备内存，将数据从主机传输到设备。

（2）设备端：编写内核函数，定义并行计算任务。

（3）主机端：调用内核函数，启动GPU上的并行计算。

（4）主机端：从设备内存中读取计算结果，释放主机和设备内存。

三、CUDA编程实践1.环境搭建在进行CUDA编程之前，需要搭建相应的开发环境。

具体步骤如下：（1）安装NVIDIAGPU驱动程序。

（2）安装CUDAToolkit，包含CUDA开发工具和运行时库。

（3）配置CUDA开发环境，如VisualStudio、Eclipse等。

2.编写第一个CUDA程序在本节中，我们将编写一个简单的CUDA程序，实现向量加法。

具体步骤如下：（1）在主机端分配内存，初始化输入向量。

（2）将输入向量传输到设备内存。

（3）编写向量加法的内核函数。

（4）在主机端调用内核函数，启动GPU上的并行计算。

（5）从设备内存中读取计算结果，并验证正确性。

（6）释放主机和设备内存。

3.性能优化（1）合理设置线程块大小和网格大小，以充分利用GPU资源。

（2）减少主机与设备之间的数据传输，以降低延迟。

Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能⼊门教程这篇⽂章主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能,结合实例形式分析了Python使⽤pyCUDA进⾏GPU加速并⾏计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下⽬录本⽂实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能。

分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：Nvidia的CUDA 架构为我们提供了⼀种便捷的⽅式来直接操纵GPU 并进⾏编程，但是基于 C语⾔的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。

⽽python 作为⼀门⼴泛使⽤的语⾔，具有简单易学、语法简单、开发迅速等优点。

作为第四种CUDA⽀持语⾔，相信python⼀定会在⾼性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。

pyCUDA特点CUDA完全的python实现编码更为灵活、迅速、⾃适应调节代码更好的鲁棒性，⾃动管理⽬标⽣命周期和错误检测包含易⽤的⼯具包，包括基于GPU的线性代数库、reduction和scan，添加了快速傅⾥叶变换包和线性代数包LAPACK完整的帮助⽂档pyCUDA的⼯作流程具体的调⽤流程如下：调⽤基本例⼦12 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20import pycuda.autoinitimport pycuda.driver as drvimport numpyfrom piler import SourceModulemod =SourceModule("""__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) {const int i = threadIdx.x;dest[i] = a[i] * b[i];}""")multiply_them =mod.get_function("multiply_them")a =numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)b =numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32) dest =numpy.zeros_like(a)multiply_them(drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),block=(400,1,1), grid=(1,1))print dest-a*b#tips: copy from hello_gpu.py in the package.具体内容设备交互Profiler Control动态编译OpenGL交互GPU数组补充内容：对于GPU 加速python还有功能包，例如处理图像的pythonGPU加速包——以及专门的GPU 加速python机器学习包——Matlab对应的⼯具包并⾏和以及和更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《》、《》、《》、《》、《》及《》希望本⽂所述对⼤家Python程序设计有所帮助。

GPU并行计算与CUDA编程 第2课DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）本周介绍内容 1. 并行编程的通讯模式    1.1 什么是通讯模式 1.2 常见通讯模式的类型和原来2. GPU硬件模式  2.1 GPU，SM(流处理器)，Kernel(核)，thread block(线程块)，线程3. CUDA编程模型      3.1 CUDA编程模型的优点和缺点 3.2 CUDA编程编程模型的一些原则 3.3 CUDA内存模型 3.4 同步性synchronisation和屏障barrier 3.5 编程模型4. 开始编写CUDA程序   4.1 GPU程序的一般步骤 4.2 第一个GPU程序讲解——并行求平方 DATAGURU专业数据分析社区第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）1. 并行编程的通讯模式（Communication Patterns）1.1 什么是通讯模式 1.2 通讯模式的类型和原理DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）1.1 通讯模式(Communication Patterns) 并行计算：非常多的线程在合作解决一个问题Communication内存：DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）1.2 常见通信模式     1. 映射Map 2. 聚合gather 3. 分散scatter 4. 模板stencil 5. 转换transpose6. 压缩reduce7. 重排scan/sortDATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）1. 映射Map 输入输入关系：一一对应(one-to-one) 例子：每个元素倍数扩大，y[i]=3*x[i]DATAGURU专业数据分析社区第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）2.聚合gatter 输入输出关系：多对一(many-to-one) 例子：每相邻3个元素求平均，y[i]=(x[i-1]+x[i]+x[i+1])/3DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）3.分散scatter输入输出关系：一对多(one-to-many)DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）4.模板stencil：以固定的模式读取相邻的内存数值输入输出关系：serveral-to-oneDATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）5.转置transpose输入输出关系：一对一（one-to-one）DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 （WeChat：LaurenLuoYun）∙ 6.压缩reduce∙输入输出关系：多对一(all-to-one)∙7.重排scan/sort∙输入输出关系：多对多(all-to-all)1 2 3 41 3 6 10ADD2.GPU硬件模式2.1 GPU，SM(流处理器)，Kernel(核)，thread block(线程块)，线程线程块Kernel核: 可以理解为C/C++中的一个函数functionThread Blocks: group of thread blocks to solve a functionThread Block: a group of threads that cooperate to solve a (sub)problem线程块GPU∙SM（stream multiprocessor）: 流处理器∙GPU:每个GPU有若干个SM，最少有1个，目前16个算大的，每个SM并行而独立运行simple processormemoryGPU3.CUDA编程模型3.1 CUDA编程模型的优点和缺点3.2 CUDA编程编程模型的一些原则3.3 CUDA内存模型3.4 同步性synchronisation和屏障barrier 3.5 编程模型3.1CUDA编程的优点和后果∙CUDA最大的特点：对线程块将在何处、何时运行不作保证。

gpu并行计算编程基础GPU并行计算编程是指利用图形处理器(Graphic Processing Unit，简称GPU)进行并行计算的编程技术。

相比于传统的中央处理器（Central Processing Unit，简称CPU），GPU在处理大规模数据时具备更强的并行计算能力。

以下是GPU并行计算编程的基础知识与常见技术：1. GPU架构：GPU由许多计算单元（也被称为流处理器或CUDA核心）组成，在同一时间内可以执行大量相似的计算任务。

现代GPU通常由数百甚至数千个计算单元组成。

2. 并行编程模型：GPU并行计算涉及使用并行编程模型来利用GPU的计算能力。

最常用的两个并行编程模型是CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）。

CUDA是NVIDIA提供的并行计算框架，而OpenCL是一个跨硬件平台的开放标准。

3. 核心概念：在GPU并行计算中，核心概念是线程（Thread）和线程块（Thread Block）。

线程是最小的并行执行单元，而线程块则是一组线程的集合。

线程块可以共享数据和同步执行，从而使并行计算更高效。

4. 内存层次结构：GPU具有多种类型的内存，包括全局内存、共享内存和本地内存。

全局内存是所有线程都可以访问的内存，而共享内存则是线程块内部的内存。

合理地使用内存可以提高并行计算的性能。

5. 数据传输：在GPU编程中，还需要考虑数据在CPU和GPU之间的传输。

数据传输的频率和效率会影响整体性能。

通常，尽量减少CPU和GPU之间的数据传输次数，并使用异步传输操作来隐藏数据传输的延迟。

6. 并行算法设计：设计并行算法时，需要考虑如何将计算任务划分为多个并行的子任务，以利用GPU的并行能力。

通常，可以将问题划分为多个独立的子任务，每个子任务由一个线程块处理。

7. 性能优化：为了获得最佳性能，GPU并行计算编程需要进行性能优化。