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并行计算课程算法实践教学的新工具CUDA编程模型

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ＣＵＤＡ编程模型
ＣＵＤＡ（Ｃｏｍｐｕｔｅ
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Ｊａｎ ２００５ ＪｕＩ ２００５ Ｊａｎ ２００６ ＪｕＩ ２００６ Ｊａｎ ２００７ ＪｕＩ ２００７
ＰＯＳＩＸ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｏｆ Ｕｎｉｘ，可
移植Ｕｎｉｘ操作系统接口）线程接口也称Ｐｔｈｒｅａｄｓ，１９９５年 被ＩＥＥＥ通过成为被绝大多数厂商支持的线程ＡＰＩ。它提 供了处理诸如死锁和竞态条件这类问题的工具，但没有限 定线程的具体工作方式，对于如何编制线程并行的程序留 有很大的余地。基于此，Ｐｔｈｒｅａｄｓ被认为过于底层和编程 难度较高，所以目前多数“并行计算”课程不将Ｐｔｈｒｅａｄｓ 作为主要的算法实践工具。
表１
几种弗行编程模型的分析和比较
目前国内外一般教材和课程教学选用的并行编程模
特征
４种并行编程模型主要特性比较表
ＰＯＳＩＸ
ＯｐｅｎＭＰ 共享存储 细粒度 共享存储 隐式 容易 较差
Ⅳ衅Ｉ
ＣＵＤＡ
低级原语 细粒度 共享存储 显式 难 较好
消息传递 粗粒度 分布存储 显式 较难 好
单指令多线程 细粒度 共享存储 显式 一般 较好
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一
一一
ｐｕｔｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ
文章编号：１６７２－５９１３（２００８）２３—０１０３－０４
“并行计算＂课程算法实践教学的新工具：ＣＵＤＡ编程模型
王智广１，刘伟峰２ （１．中国石油大学（北隶）计算机科学与技术系，北京１ ０２２４９；
２．中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院信息技术研究所，北京１ 算
设备架构）是２００７年由ｎＶｉｄｉａ推出的一套并行编程模型。
图１ ＧＰＵ和ＣＰＵ的ＦＬＯＰＳ理论峰值
其推出的最初目的是为解决ＧＰＵ通用计算的易用性问题。 至今已有众多研究者利用ＧＰＵ的高度并行性特点将科学 计算算法迁移至ＣＵＤＡ编程模型并在ＧＰＵ上获得了相对 于ＣＰＵ平均数十倍的性能提升。 随着ＣＵＤＡ编程模型被越来越多的研究者接受，
中图分类号：Ｇ６４２
文献标识码：Ｂ
１引言
１９９８年，教育部高等学校计算机科学与技术教学指导 委员会将“并行计算”课程定位在高等学校计算机专业高 年级本科生或研究生以及面向计算学科的非计算机专业 的研究生层次上。“并行计算”课程一般主要包括以下四 个层面：（１）在算法理论层面主要讲授可计算性与计算复杂 性以及算法研究的数学基础；（２）在体系结构层面主要讲授 并行计算机体系结构；（３）在算法设计层面主要讲授计算机科 学及其他科学计算领域中的非数值和数值并行算法；（４）在算 法实践层面主要讲授基于并行编程模型的并行算法编程。 实际上，对于大多数学习“并行计算”课程的非并行 计算研究方向的学生来讲，第（４）层面，即算法实践是课程 最具价值的组成部分。将并行算法实现成程序并投入大规 模科学与工程计算生产应用是课程的最主要学习目的之 一。其中对于编程模型的选择又是算法实践教学的重要前 提。以往“并行计算”课程在算法实践教学中大多采用 ＭＰＩ作为编程模型，可ＭＰＩ的粗粒度特性不仅不足以满足 “并行计算”课程的实践需要，还很难利用当前多核微处 理器的硬件细粒度优势。 本文从当今多核微处理器的发展趋势出发，介绍适用 于多核微处理器的编程模型ＣＵＤＡ，以及其适用于“并行
３）
摘要：本文首先从当今多核微处理器的发展趋势出发，介绍适用于多核微处理器的细粒度并行编程模型 ＣＵＤＡ，以及其适用于“并行计算”课程教学的一系列优势，接着对当前可用的几种并行编程模型进行分析 和比较，最后给出采用ＣＵＤＡ编程模型的一个矩阵与矩阵相乘的教学实例。 关键词：并行计算；实践教学；ＣＵＤＡ
型主要有３种：消息传递接口ＭＰＩ、线程接口ＰＯＳＩＸ和基 于指令的ＯｐｅｎＭＰ。这三种编程模型各有比较鲜明的特点。 本节将它们和本文选用的ＣＵＤＡ编程模型一并进行分析 和比较。
３・１ ＰＯＳＩＸ
并行粒度 存储模式 数据调用方式 学习难度 可扩展性
４矩阵与矩阵相乘并行算法教学实例
矩阵与矩阵相乘并行算法是最常用也最具代表性的 并行算法之一，十分适合作为学生对并行算法实践的入门
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由此可见，相对于多核ＣＰＵ而言，ＧＰＵ的高度并行
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体系结构天然地适合进行并行计算的研究和教学。而在 ２００７年以前，ＧＰＵ的并行程序设计还主要是通过ＯｐｅｎＧＬ 或Ｄｉｒｅｃｔ３Ｄ这种图形ＡＰＩ来完成，入门难度较高。所以在 高性能计算的研究者们对于利用ＧＰＵ进行并行计算的迫 切需求下，ＣＵＤＡ编程模型诞生了。
计算”课程教学的一系列优势，并给出对几种主流并行编 程模型与ＣＵＤＡ的分析和比较，最后提供一个基于ＣＵＤＡ 的矩阵与矩阵相乘程序作为教学实例。
２多核微处理器发展趋势
过去的２０年间，提高运行频率是ＣＰＵ性能提高的主 要方式，然而，自２００３年以来，这种趋势发生了变化， 不断提高的ＣＰＵ频率带来了高功耗和高发热量，使得主流 ＣＰＵ频率止步于４ ＧＨｚ，并向单芯片多处理器（Ｃｈｉｐ Ｍｕｌｔｉ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ，ＣＭＰ），即多核方向发展。２００５年，Ｉｎｔｅｌ和ＡＭＤ 正式向主流消费级市场推出了双核心的ＣＰＵ产品，２００７ 年推出了４核心的ＣＰＵ，按照各厂商的发展路线图，今后 大约每２年单ＣＰＵ上的核心数将翻番。但由于市场变化 和研制成本的原因，多核ＣＰＵ的每个核都基于以往ＣＰＵ 的单核设计，保留了如乱序执行等很多单核时代的复杂 执行方式，使得其对于科学计算等问题的计算能力提高非 常有限。 此时，以游戏加速和图形处理为初衷设计的 ＧＰＵ（ｇｒａｐｈｉｃｓ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｌｌｉｎｏｉｓ ａｔ
由图可见，ＧＰＵ的浮点运算速度可以达到ＣＰＵ的５ 倍以上。带来这种数据处理能力差别的主要原因在于ＧＰＵ 最早为并行处理大量三维计算机图形学中的顶点和像素 数据而设计，近年来为通用计算又进行了一系列改进。其 天生并行的体系结构决定了ＧＰＵ非常擅长以并行的方式 运行高运算强度的应用。以ｎＶｉｄｉａ ＧＰＵ为例，与ＣＰＵ体 系结构相比，ＧＰＵ体系结构的优势主要有： （１）单芯片上的更多处理器（核）与Ｇ８０核心ＧＰＵ包 含的１２８个核心相比，ＣＰＵ目前最高仅达到４核，虽然 ＣＰＵ每个核的运算能力高于ＧＰＵ上的单核，但后者凭借 更多核的并行在计算能力上高出很多； （２）将更多的晶体管用于计算单元ＧＰＵ运算能力远 高于ＣＰＵ的重要原因是ＧＰＵ将更多的晶体管用于计算单 元。目前ＣＰＵ将约７０％的晶体管用于Ｃａｃｈｅ；而ＧＰＵ晶 体管的８０％以上是计算单元； （３）超多活动线程Ｇ８０ ＧＰＵ能够保持１２２８８个活动 线程的上下文，与此相比，ＣＰＵ通过线程池管理的线程不 过数十个。ＧＰＵ超多活动线程可以隐藏大量计算单元的访 存延迟，在处理数据敏感的应用时要比ＣＰＵ的Ｃａｃｈｅ方式 更加有效； （４）高显存带宽 ＧＰＵ与其显示设备内存间的带宽超
万方数据
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次存取的数据。当每个线程访问不同ｂａｎｋ的时候，共享内 存的存取延迟与寄存器的存取延迟一样低，即数百倍地低 于片外显示内存或主存的存取延迟，所以对共享内存的有 效显式操作是提高ＣＵＤＡ并行程序运行效率的关键。本文 第４节会给出一个使用共享内存的教学实例。 总体来讲，ＣＵＤＡ编程模型中基于多核的ＳＩＭＴ细粒 度并行方式和对存储器的显式操作是十分理想的课程教 学工具，有助于学生设计既贴近硬件体系结构又独立于运 行平台的并行程序。虽然学生在算法实践初期会觉得细粒 度的并行程序设计较难接受，但就我们的教学经验来看， 具有计算机体系结构和编程语言基础的学生大约在４周内 可以对ＣＵＤＡ的并行编程模型基本熟悉，况且在算法实践 中获得数十倍性能提升带来的成就感也会促使学生逐渐 克服学习的困难。
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
ｕｎｉｔ，图形处理器）以超出摩尔定
律的速度发展，并开始在非图形的高性能计算领域被大量 使用。图１为近年来同等市场价格ＣＰＵ和ＧＰＵ的浮点运 算速度对比图。
作者简介：王智广（１ ９６４－），男，教授，ＣＣＦ高级会员，主要研究方向为分布式计算和并行计算；刘伟峰（１９８１一），男，中国石 油大学（北京）计算机科学与技术系２００６届硕士，工程师，ＣＣＦ会员，主要研究方向为图形处理器架构，高性能计算可视化。
过ＣＰＵ与内存的带宽１０倍以上。配合超多活动线程，使 ＧＰＵ十分适合大规模并行处理高运算强度的应用。 正是由于这些原因，在国际高性能计算研究领域，针 对以ＧＰＵ为代表的硬件细粒度并行计算的研究是近年来 的一个新的热点。并诞生了大量基于ＧＰＵ的科学计算改 进算法，其领域涵盖各类数值模拟方法，包括计算天体物 理、计算流体力学、计算量子化学，甚至计算金融学在内 的众多领域已经从ＧＰＵ计算中获益。
２．１
ＳＩＭＴ运行方式 与以往ＳＩＭＤ和ＭＩＭＤ的并行计算常用指令和数据流
运行方式相比，ＣＵＤＡ程序的运行方式被称为ＳＩＭＴ（Ｓｉｎｇｌｅ
Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ
Ｔｈｒｅａｄ，单指令多线程），其意义是可以
让程序设计人员把编程的ＳＩＭＤ硬件对象作为若干个标量 处理器调用，即ＳＩＭＴ没有固定的矢量宽度，并允许每一 条线程占据各自路径，在不受ＳＩＭＤ可编程性制约的前提 下保证每个处理器核心一直处于完全被利用状态。这样在 并行程序设计上就可以将精力专注于程序线程的拆分，达 到提高并行化效果并且降低程序编写难度的目的。 ２．２显式数据调用 ＣＵＤＡ的访存指令与Ｃ语言相同，但增加了一项重要 特性，即对共享内存（ＳｈａｒｅｄＭｅｍｏｒｙ）的显式操作。共享内 存是ＧＰＵ芯片内的一块分为１６个ｂａｎｋ的１６ＫＢ存储器， 主要作用是作为并发线程间的共享数据存放空间，另外也 可以显式地将其当成Ｃａｃｈｅ使用，存放并发线程其需要多

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cuda是什么及其应用

cuda是什么及其应用


转码
使用cpu进行运算的转码
333秒Βιβλιοθήκη 转码进行GPU通用运算的CUDA转码
138秒
什么是CUDA？
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是由 NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs （Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡）的一 个并行计算平台和编程模型。 在没有CUDA之前，GPU一般只用来进行图形渲染。 而通过CUDA，GPU可以很方便地被用来进行通用计算 （有点像在CPU中进行的数值计算等等）。
CUDA是什么及其应用
背景
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 为了实现从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并 用的“协同处理”的发展。英伟达推出CUDA，让显卡 可以用于图像计算以外的目的。
CUDA的应用 1.游戏中我们可以使用CUDA来让GPU承担整个物理计算，而玩 家将会获得另他们感到惊奇的性能和视觉效果。 2.用于产品开发和巨量数据分析的商业软件也可以通过它来使用 一台工作站或者服务器完成以前需要大规模的计算系统才能完成 的工作。这一技术突破使得客户可以任何地方进行实时分析与决 策。 3.一些以前需要很先进的计算技术来达到的强大计算能力的科学 应用程序，也不再受限在计算密度上；使用CUDA的计算可以在 现有的空间里为平台提供更强大的计算性能。 使用CUDA可以提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者 能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集 数据计算解决方案。
开发人员可以通过调用CUDA的API，来进行并行编程， 达到高性能计算目的。NVIDIA公司为了吸引更多的开发 人员，对CUDA进行了编程语言扩展，如 CUDA C/C++,CUDA Fortran语言。
CUDA编程指南中文版

CUDA编程指南中文版

CUDA编程指南中文版CUDA架构是基于并行计算的理念，通过利用GPU上的众多计算核心，实现并行计算任务的加速。

而CUDA编程模型则是为了方便开发者利用GPU进行并行计算而设计的，它借鉴了传统的C语言结构，提供了一系列的API供开发者使用。

其中，CUDA内存模型是CUDA编程中一个非常重要的概念。

在GPU中，存在全局内存、共享内存和寄存器等不同的内存空间。

全局内存是GPU中最大的一块内存，用于存储全局变量和数组等数据。

共享内存则是一块高速的本地内存，通过在计算核心之间共享数据，可以显著提高访问效率。

而寄存器则是存储在计算核心内部的一种非常快速的内存空间，用于存储局部变量和寄存器变量等。

在进行CUDA编程时，开发者需要特别关注的一个重点是如何优化CUDA程序。

CUDA编程指南对于CUDA程序的优化提供了详细的说明。

其中包括如何合理的利用GPU的并行计算能力、如何减少全局内存的访问、如何利用共享内存提高数据访问效率等。

通过合理的优化CUDA程序，可以显著提高程序的性能。

除了以上内容，CUDA编程指南还介绍了一些其他有关CUDA的相关技术。

比如，CUDA编程中的流（stream）概念，可以用于控制CUDA函数的执行顺序，有效提高程序的并行性能。

还介绍了GPU内存分配和释放的一些技巧，以及CUDA中的调试工具和性能分析工具等。

总之，CUDA编程指南是CUDA开发者进行CUDA编程时的必备参考资料。

它详细的介绍了CUDA的架构、编程模型、内存模型和优化技术等内容。

通过学习和理解CUDA编程指南，开发者可以更好地利用GPU进行高性能计算，提高程序的性能。

cuda发展历程 -回复

cuda发展历程 -回复

cuda发展历程-回复CUDA，全称Compute Unified Device Architecture，是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型。

CUDA的发展历程可以追溯到2006年，以下将详细介绍CUDA的发展过程。

2006年，NVIDIA推出第一版的CUDA。

当时，CUDA的主要目标是使用GPU（图形处理器）进行通用计算。

在过去，GPU主要用于图形渲染，但NVIDIA意识到GPU的强大并行计算能力，因此决定为开发者提供编程接口，使其能够利用GPU进行更大范围的计算任务。

第一版的CUDA 主要支持C语言，并提供了一套对开发者友好的API，使其能够方便地进行GPU编程。

2007年，NVIDIA发布了CUDA Toolkit 1.0，这是一个全面的开发工具包，为开发者提供了编译器、调试器、性能分析器等工具，以及一系列的开发库。

这些工具大大简化了开发GPU应用程序的过程，使得更多的开发者可以参与到GPU计算的开发中来。

随着CUDA的不断推出和开发者的参与，越来越多的应用程序开始使用GPU进行加速计算。

2008年，NVIDIA发布了CUDA 2.0版本，并引入了线程块和线程束的概念，使得开发者可以更好地管理和利用GPU上的计算资源。

此外，CUDA 2.0还支持动态并行调度，使得开发者能够更加灵活地控制并行计算的流程。

在接下来的几年里，NVIDIA持续不断地更新和改进CUDA平台。

2010年，CUDA 3.0发布，引入了一种新的内存模型，即统一虚拟寻址（Unified Virtual Addressing，UVA）。

这一功能使得开发者可以更方便地在CPU 和GPU之间共享内存，并且不再需要显示地进行内存拷贝。

UVA的引入大大简化了编程的流程，提高了开发效率。

2012年，NVIDIA发布了CUDA 5.0版本，引入了动态并行调度的新特性，这使得开发者能够更好地响应计算需求的变化。

此外，CUDA 5.0还支持GPU加速的MPI（Message Passing Interface），使得CUDA可以更好地与传统的MPI编程模型结合起来，实现更高效的并行计算。

cuda指数计算

cuda指数计算

cuda指数计算CUDA是一种并行计算平台和应用程序接口模型，用于在图形处理器（GPU）上执行通用计算。

它可以用于加速大规模科学计算、数据分析和机器学习等应用。

在CUDA中，指数计算可以使用CUDA编程模型来实现。

具体来说，可以使用CUDA 的核函数（kernel function）来在GPU上执行并行计算，以加速指数计算。

核函数是一段在GPU上执行的代码，可以同时处理多个数据项。

以下是一个简单的CUDA指数计算示例代码：c#include<cuda_runtime.h>#include<math.h>__global__ void exp_kernel(float *x, float *y, int n) {int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;if (idx < n) {y[idx] = expf(x[idx]);}}int main() {int N = 1024; // 数组大小float *x, *y; // 输入输出数组float *d_x, *d_y; // GPU上的数组cudaMalloc(&d_x, N * sizeof(float));cudaMalloc(&d_y, N * sizeof(float));x = (float*)malloc(N * sizeof(float));y = (float*)malloc(N * sizeof(float));// 初始化输入数组for (int i = 0; i < N; i++) {x[i] = (float)i;}// 将输入数组复制到GPU上cudaMemcpy(d_x, x, N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);// 在GPU上执行指数计算exp_kernel<<<(N + 255) / 256, 256>>>(d_x, d_y, N);// 将结果从GPU复制回主机上cudaMemcpy(y, d_y, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);// 输出结果for (int i = 0; i < N; i++) {printf("%f\n", y[i]);}// 释放内存free(x); free(y); cudaFree(d_x); cudaFree(d_y);return0;}该代码使用CUDA的核函数exp_kernel在GPU上执行指数计算。