CUDA学习记录之－吉祥的博客

CUDA简介 CUDA和C对内存操作函数的对比表

GPU架构 软硬件构架图

GPU架构(Fermi、Kepler) 1.CUDA核的数量(包括ALU和FPU)=SM的数量×每个SM里面CUDA核的数量，例如：512个accelerator cores即所谓CUDA cores（包含ALU和FPU）16个SM，每个SM包含32个CUDA core。 2.每个SM由一下几部分组成： 执行单元（CUDA cores） 调度分配warp的单元 shared memory，register file，L1 cache 3.在不同架构的GPU中，每个SM同时处理的warp数是不一样的，如：Fermi（compute capability 2.x）每个SM同时可处理48个warp共计1536个thread；Kepler K20X（compute capability 3.5）每个SM可以同时调度64个warp共计2048个thread。

Warp解析 1.从逻辑上讲，所有thread是并行的，但是，从硬件上讲，实际上并不是所有的thread能够同一时刻执行。 2.warp是SMs中线程调度单位。将blocks分成warps在SMs执行如下图所示。下图3个block,每个block按照连续的32个线程分成一个个warp 3.一个warp中的线程必然在同一个block中。 4.一个warp包含32个并行thread,由此可见，warp是32个拥有关系的thread的集合。

Kernel性能调节 1.代码的功能：矩阵相加，逻辑上要处理的数据有16384个元素 2.结论:处理相同的问题，配置的block更多，device就会达到更多active warp,性能也就越好(耗时越少);较高的achieved Occupancy并不一定就意味着更好的性能,也就是说还有更多的因素影响着GPU的性能;较高的load throughput也不一定就有较高的性能。

Memory Model 1.GPU和CPU的存储结构基本一样，下图体现了速度和大小的变化趋势 2.存储器结构图:

Shared Memory 1.GPU上的memory有两种： 　On-board memory 　On-chip memory 2.