CUDA编程学习笔记-02(GPU硬件架构)
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发布时间：2024-10-16 20:28
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时间：2024-10-17 23:53
CUDA编程要想发挥最大效能，需要理解GPU的底层硬件结构。从NVIDIA历代GPU架构出发，我们可以看到GPU组件的发展和优化。从Fermi架构开始，GPU计算架构逐渐完善，特别是针对图形渲染和AI加速的计算核心。每一代架构都有详细的whitepaper供深入研究，如Volta架构。
以Volta架构的GV100为例，它由上至下包含SM（流多处理器）等关键组件。每个SM内部有四个子块，共享L1数据和指令缓存，以及纹理单元。针对图形渲染，如Turing架构的光线追踪核心，专门设计以提升渲染性能。
CUDA执行模型中，线程网格和线程块被调度到SM，每个线程束（32个连续线程）在SIMT（单指令多线程）模式下执行。在编程时，需要注意线程块大小应是线程束大小（32）的整数倍，以充分利用并行性。
内存管理是性能优化的重要方面。寄存器是最快的内存，但数量有限；超出寄存器的变量会溢出到本地内存。共享内存对线程块内的所有线程可见，而全局内存则对所有线程开放，还有常量内存和纹理内存。后续笔记会更详细地探讨这些内存的使用和管理。
理解这些硬件细节，能帮助你更有效地编写CUDA程序，实现GPU的高性能计算。让我们继续关注后续内容，以提升CUDA编程的实战技巧。
