CUDA 编程指南
开发者学习CUDA编程模型以及如何编写在NVIDIA GPU上高效执行的代码的官方全面资源。本指南涵盖平台架构、编程接口、高级硬件功能和技术规格。
课程
课程概述
📚 内容概要
官方、全面的开发者资源，用于学习 CUDA 编程模型以及如何编写在 NVIDIA GPU 上高效运行的代码。本指南涵盖平台架构、编程接口、高级硬件特性及技术规格。
掌握并行计算的艺术，使用行业标准的 NVIDIA CUDA 指南。
作者： NVIDIA 公司
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🎯 学习目标
- 定义异构系统中主机（CPU）和设备（GPU）的角色。
- 解释 SIMT 编程模型以及线程、块和网格的分层组织结构。
- 区分 PTX（并行线程执行）与二进制代码（cubins），并解释即时（JIT）编译如何实现兼容性。
- 开发与编译 CUDA 内核：编写
__global__函数，使用三重尖括号语法配置执行，并管理 NVCC 编译流程。 - 优化内存与数据传输：区分统一内存、显式内存和映射内存模型，并实现页面锁定的主机内存以实现高效传输。
- 管理并行执行：使用 CUDA 流、事件和协作组来管理异步任务，并同步 CPU-GPU 操作。
- 执行复杂的指针运算，并识别体系结构瓶颈（冯·诺依曼与哈佛架构对比）。
- 实现高级 CUDA 执行模式，包括程序化依赖内核启动和异构批处理内存传输。
- 利用硬件特定功能，如线程作用域、异步代理和流水线，以最大化并发性。
- 使用预取、使用提示和页大小管理等方法配置并调优统一内存性能。
课程
概述： 本课程介绍 CUDA 并行计算平台及其底层硬件架构。探讨异构系统如何利用 CPU 与 GPU，SIMT（单指令多线程）编程模型，以及线程、块和网格的层级结构。此外，还涵盖 CUDA 编译工作流程，包括 PTX、cubins 和 fatbins 在确保二进制兼容性和向前兼容性中的作用。
学习成果：
- 定义异构系统中主机（CPU）和设备（GPU）的角色。
- 解释 SIMT 编程模型以及线程、块和网格的分层组织结构。
- 区分 PTX（并行线程执行）与二进制代码（cubins），并解释即时（JIT）编译如何实现兼容性。
概述： 本课程涵盖使用 CUDA C++ 进行 GPU 编程的基础与高级内容。从基本内核定义和 NVCC 编译流程，过渡到复杂执行管理主题，包括 SIMT 内核设计、共享内存银行冲突，以及使用流和事件实现的异步执行。学生将学习平衡内存模型（统一内存与显式内存），并优化硬件占用率以实现高性能计算。
学习成果：
- 开发与编译 CUDA 内核：编写
__global__函数，使用三重尖括号语法配置执行，并管理 NVCC 编译流程。 - 优化内存与数据移动：区分统一内存、显式内存和映射内存模型，并实现页面锁定的主机内存以实现高效传输。
- 管理并行执行：使用 CUDA 流、事件和协作组来管理异步任务，并同步 CPU-GPU 操作。
概述： 本课程探索从基础内存架构和指针逻辑向高级 GPU 加速技术的演进。涵盖硬件级执行模型（SIMT、独立线程调度）、复杂的同步机制（异步屏障、作用域原子操作），以及通过运行时和驱动 API 协调多 GPU 系统。
学习成果：
- 执行复杂的指针运算，并识别体系结构瓶颈（冯·诺依曼与哈佛架构对比）。
- 实现高级 CUDA 执行模式，包括程序化依赖内核启动和异构批处理内存传输。
- 利用硬件特定功能，如线程作用域、异步代理和流水线，以最大化并发性。
概述： 本课程涵盖高性能 CUDA 编程技术，重点在于优化数据移动与执行流程。探讨从基于流的执行转向持久化的 CUDA 图结构，通过预取和提示对统一内存进行细粒度控制，以及利用硬件特定加速器（如张量内存加速器 TMA 和 L2 缓存持久化）。此外，详细说明高级同步模式、通过绿色上下文进行资源分区，以及跨 API 互操作性，以支持现代异构计算。
学习成果：
- 使用预取、使用提示和页大小管理配置并调优统一内存性能。
- 构建、更新和执行 CUDA 图，包括内存节点和设备端启动的使用。
- 使用异步屏障和生产者-消费者模式实现高级同步。
概述： 本课程深入探讨 CUDA 编程模型的参考规范和 C++ 语言扩展。涵盖通过计算能力实现的软硬件接口、用于运行时控制的环境变量，以及使用现代 C++ 标准、协作组和专用硬件内联函数编写高性能设备代码的具体语法要求。
学习成果：
- 根据 GPU 计算能力版本识别硬件限制和功能集。
- 使用系统级环境变量配置 CUDA 执行环境和 JIT 编译。
- 应用 C++ 语言扩展（注解、lambda 表达式和模板），同时遵守设备端限制。