CUDA超大规模并行程序设计
CUDA在并行计算中的应用
CUDA在并行计算中的应用第一章：概述CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA发布的一种并行计算架构。
它利用NVIDIA的GPU（Graphics Processing Unit）来执行各种计算任务。
随着GPU的性能和并行计算需求的增加，CUDA已经成为现代高性能计算（HPC）的重要工具之一。
本文将探讨CUDA在并行计算中的应用。
首先，我们将介绍CUDA的工作原理以及面向GPU的编程模型。
然后，我们将探讨CUDA在不同领域中的应用，包括科学计算、图形学、机器学习等。
最后，我们将讨论CUDA的优点和不足之处。
第二章：CUDA的工作原理CUDA的基本工作原理是利用GPU的并行处理能力，将计算任务划分成多个并行执行的线程。
每个线程都可以独立执行任务，从而提高计算效率。
GPU具有比CPU更强大的并行计算能力。
这是因为GPU通常具有更多的处理单元和内存带宽。
例如，一款最新的NVIDIAGPU可以具有5000多个处理单元和超过1TB/s的内存带宽。
这使得GPU比CPU更适合于高密度的并行计算任务。
CUDA采用了面向GPU的编程模型。
程序员可以编写称为“内核”的函数，该函数将在每个GPU线程上执行。
内核可以使用CUDA语言的扩展功能，如并行执行、共享内存和原子操作等。
这些功能可帮助程序员更有效地利用GPU的并行计算能力。
第三章：CUDA的应用CUDA在众多领域都有广泛的应用，包括以下几个领域：1. 科学计算CUDA可用于各种科学计算任务，包括线性代数、数值分析、流体动力学等。
例如，科学家可以使用CUDA在GPU上执行矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）等运算。
这些计算通常需要大量的数据并且需要高性能的计算能力。
CUDA提供了各种优化技术，如异步执行、流处理和纹理缓存等，可帮助程序员更有效地利用GPU。
2. 图形学CUDA也可用于各种图形学应用，如视频加速、渲染等。
面向大规模数据处理的并行程序设计与优化
面向大规模数据处理的并行程序设计与优化随着信息时代的到来，大规模数据的处理已成为现代社会中的一项重要任务。
为了有效处理这些庞大的数据集，需要采用并行程序设计与优化的技术。
本文将介绍面向大规模数据处理的并行程序设计与优化的方法和技巧。
一、并行计算的概念和优势并行计算是指将一个计算任务分解成多个子任务，利用多个处理单元同时进行计算的过程。
与串行计算相比，并行计算具有以下优势：1. 提高计算效率：通过同时进行多个计算任务，能够大幅提高计算效率，缩短任务完成时间。
2. 处理大规模数据：并行计算能够处理大规模的数据集，提高数据处理的速度和效率。
3. 节约资源：通过将任务拆分到多个处理单元上执行，能够充分利用计算资源，提高资源利用率。
二、并行程序设计的基本原则在进行面向大规模数据处理的并行程序设计时，需要遵循以下基本原则：1. Task Decomposition（任务分解）：将大任务分解成多个小任务，分配给不同的处理单元并行执行。
2. Data Decomposition（数据分解）：将数据集划分成多个子集，每个处理单元负责处理其中的一部分数据。
3. Communication（通信）：处理单元间需要进行数据交换和协同操作，确保计算的正确性和一致性。
4. Synchronization（同步）：在某些情况下，需要保证处理单元间的同步，以确保计算的正确性。
三、并行程序设计与优化技巧为了充分发挥并行计算的优势，需要进行并行程序设计与优化。
以下是一些常用的技巧：1. 动态任务调度：根据任务的负载情况，动态地将任务分配给不同的处理单元，以实现负载均衡。
2. 数据局部性优化：通过调整数据访问模式，利用数据的局部性原理，减少数据的传输和访问开销。
3. 高效通信策略：选择合适的通信方式和协议，减少通信开销，提高数据传输效率。
4. 并行算法设计：设计并行算法，充分发挥并行计算的优势，提高计算效率和数据处理速度。
5. 多级缓存优化：充分利用处理器的缓存层次结构，减少内存访问带来的性能损失。
CUDA架构
简介
NVIDIA CUDA™是一款革命性的并行计算架构。作为一项同时支持硬件和软件的技术，CUDA可用图形处理 器中的多颗计算核心进行通用计算处理工作，计算性能可获得显著提升。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及 GPU内部的并行计算引擎。
开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出 的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。计 算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范， NVIDIA;（英伟达™）发明了CUDA并行计算架构，该架构现已应用于GeForce®（精视™）、ION™（翼扬™）、 Quadro以及Tesla GPU（图形处理器）上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。
在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度 提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。
高性能计算中的大规模并行计算模型设计与优化
高性能计算中的大规模并行计算模型设计与优化随着科学技术的不断发展，高性能计算逐渐成为许多领域研究的必备工具。
而在大规模并行计算中，模型设计与优化是重要的研究内容之一。
本文将介绍高性能计算中的大规模并行计算模型设计与优化，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。
大规模并行计算模型设计的目标是如何将计算任务分解成更小的子任务，并将其分发到不同的计算节点上进行并行计算，从而提高计算效率。
在设计模型时，需要考虑计算任务的特点、数据的分布、通信开销等因素，并根据实际需求选择合适的并行计算模型。
在大规模并行计算模型设计中，常见的模型有MPI（Message Passing Interface）、OpenMP（Open Multi-Processing）和CUDA （Compute Unified Device Architecture）等。
这些模型都有各自的优点和适用场景。
MPI是一种基于消息传递的并行计算模型，适合于分布式内存系统。
它允许不同计算节点之间进行通信和数据传输，可以灵活地划分计算任务和管理数据。
在设计MPI模型时，需要考虑通信开销和负载均衡等问题，合理划分计算任务和确定通信模式，从而提高计算效率。
OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，适合于共享内存系统。
它通过在代码中嵌入指令来实现并行计算，可以方便地将串行代码转换为并行代码。
在设计OpenMP模型时，需要考虑数据共享和线程同步等问题，合理划分任务和确定并行执行方式，从而提高计算效率。
CUDA是专门针对GPU（Graphics Processing Unit）的并行计算模型，适合于计算密集型任务。
它充分利用GPU的并行计算能力，通过将计算任务划分为多个线程块和线程，实现并行计算。
在设计CUDA模型时，需要充分利用GPU的并行计算能力、减少数据传输开销，并考虑线程调度和内存管理等问题，从而提高计算效率。
在大规模并行计算模型设计过程中，优化是不可忽视的一环。
Fortran程序CUDA并行化总结-6页文档资料
Fortran程序CUDA并行化总结0 引言Fortran是常用的科学计算语言，其突出的特性就是能实现自然描述且描述接近数学公式，有较好的执行效率，但是由于在计算流体力学、现代医学影像、分子动力学等领域的模拟中，存在大量的程序计算，仍然耗时很多，有的计算需要几天甚至几十天才能完成。
为了提高程序的计算效率，我们将Fortran代码并行化。
通常人们用MPI进行粗粒度的并行来提高程序的运行效率，近年来随着GPU计算能力的提高，将程序进行细粒度GPU并行化成为一种趋势。
CUDA是NVIDIA公司推出的一种用于 GPU 高性能计算的软硬件架构，它是对C语言的扩展。
在其编程模型中，CPU作为主机（Host）端调度整个程序，GPU作为计算设备（device）对计算量大、数据并行性强的程序并行处理。
运行在GPU上的并行计算程序称为kernel，其必须通过__global__函数类型限定符定义，由host端程序调用启动。
Fortran程序CUDA并行化的完成一般分为编码、编译、测试、优化几个阶段，以下从这几个方面分别进行总结阐述。
1 编码在编码阶段，Fortran程序CUDA并行化即为Fortran→C→CUDA的过程。
1.1 Fortran→C的转化过程从Fortran到C的转化过程，只需要在掌握二者语法的基础上，逐行翻译即可，但翻译工作中需要注意以下细节。
（1）数组C语言中数组的起始编号为0，而Fortran的默认起始编号为1，但也可以用（idx1：idx2）的方式自己定义，这就需要我们把程序中的每个数组变量的定义弄明白，翻译时对默认定义的数组标号减1，非默认定义的，则用[i-idx1]来计算实际标号。
其次是多维阵列。
虽然C和Fortran中所谓的多维阵列都是一个连续的一维存储空间，但是它们对于行列的分割却相反。
如图1（a）和图1（b）分别给出了C和Fortran对于数组a[3][2]各自的数组分割方式。
由此，我们在翻译过程中定义和使用多维数组时都须将数组的行列转换。
连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法
连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法标题：连通域标记的GPU并行算法——基于CUDA方法在图像处理领域，连通域标记是一项基础且关键的技术，广泛应用于机器视觉、目标检测和跟踪等领域。
随着图像数据量的激增，对连通域标记算法的实时性和效率提出了更高的要求。
本文将介绍一种基于GPU并行计算的连通域标记算法，借助CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术，实现高效、快速的图像连通域标记。
一、背景介绍连通域标记算法旨在将图像中连通的像素点分为若干区域，并为每个区域分配一个唯一的标签。
在传统CPU架构下，这类算法的计算复杂度较高，难以满足大规模图像数据的实时处理需求。
随着GPU计算能力的不断提升，基于GPU的并行算法逐渐成为解决这一问题的有效途径。
二、CUDA并行算法设计1.初始化阶段：将图像数据从CPU内存传输到GPU内存，并为每个像素分配一个唯一的标签。
2.并行处理阶段：（1）使用CUDA的线程层次结构，将图像划分为若干个相互独立的小块，每个线程块负责处理一个块内的像素。
（2）在每个线程块内部，利用共享内存存储当前像素及其邻域像素的标签信息，以便进行局部连通域标记。
（3）根据连通域的定义，比较当前像素与其邻域像素的标签，若满足连通条件，则将它们合并为同一个连通域。
（4）通过原子操作，确保在全局内存中为每个连通域分配一个唯一的标签。
3.收敛阶段：重复执行并行处理阶段，直至所有像素的标签不再发生变化。
三、算法优化1.内存访问优化：通过合理设置线程块大小和共享内存使用策略，减少全局内存访问次数，降低内存带宽压力。
2.数据传输优化：采用异步数据传输技术，提高CPU与GPU之间的数据传输效率。
3.指令优化：针对GPU架构特点，优化CUDA指令集，提高算法执行速度。
四、实验与分析1.实验环境：使用NVIDIA GPU（如Tesla P100、GTX 1080等）和CUDA开发环境。
基于CUDA的GPU程序设计与优化技术研究
基于CUDA的GPU程序设计与优化技术研究在计算机领域，GPU被广泛用于加速通用计算，尤其是针对科学计算、图形渲染、视频处理等领域。
而基于CUDA的GPU程序设计和优化技术，则是这些应用能够充分发挥GPU性能的关键。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由英伟达公司推出的一种基于GPU的并行计算平台和编程模型。
CUDA的出现，在很大程度上解决了GPU与CPU之间数据传输的瓶颈问题，提高了并行计算的效率。
基于CUDA的GPU程序设计和优化技术，已经成为了GPU编程的核心技能之一。
一、CUDA编程模型CUDA编程模型是由主机和设备两个模块组成的。
主机上的代码通过调用CUDA API来对设备进行管理，而设备上的代码则是由CUDA C/C++语言来实现。
CUDA编程模型的核心思想是将数据分成小块传输到设备上进行计算，将计算结果再传回主机。
为了实现这一核心思想，CUDA提供了一些重要的概念，如Block、Thread、Grid、Kernel等。
Block是由一定数量的Thread组成的，它们之间可以通过共享内存相互通信。
Grid则是由一定数量的Block组成的。
Kernel是一段运行在设备上的函数，它由主机调用来执行CUDA程序。
二、CUDA程序设计优化CUDA程序设计和优化，主要涉及到算法的并行化、内存访问的优化、Block 和Thread的优化和代码调试等方面。
1. 算法的并行化对于一些非常适合并行计算的算法，通常可以采用如下方式进行并行化：①拆分任务：将算法中的任务拆分成多个子任务，采用多个Block来执行各自的子任务。
②数据分配：将数据分配到各个Block和Thread上，让它们各自采用并行化的方式来计算。
③同步和通信：在各个Block和Thread之间进行同步和通信，确保数据的正确性和计算的精度。
2. 内存访问的优化内存访问是CUDA程序优化的一个重要方面。
cuda并行编程指南 pdf
cuda并行编程指南 pdfCUDA并行编程指南PDF是一份介绍CUDA并行编程的电子书。
编写该书的目的是为了帮助读者理解CUDA技术，掌握CUDA编程技巧，以更好地开发并行计算应用程序。
本文将从以下三个方面介绍并分析该电子书。
一、《CUDA并行编程指南PDF》的主要内容该电子书共分为七章，内容涵盖CUDA编程的方方面面，从基础概念到高级技巧，从基本语法到优化策略，全面深入地介绍了CUDA并行编程的核心要点。
具体内容如下：第一章：介绍CUDA编程的背景和基本概念，探究CUDA在并行计算中的优势和应用场景。
第二章：介绍CUDA编程的基本语法，包括CUDA核函数的定义、调用、线程块和网格的概念、内存管理等。
第三章：介绍了CUDA的并行模型和编程范式，包括线程同步、原子操作、共享内存等，并通过编写程序实践了这些概念。
第四章：介绍CUDA的高级主题，包括文本处理、图像和视频处理、线程块和网格的优化策略等。
第五章：介绍了CUDA的性能优化策略，包括内存访问优化、处理器调度和优化、算法优化等。
第六章：介绍CUDA在数值计算中的应用，具体包括矩阵运算、积分、微分、求解微分方程等。
第七章：介绍如何使用CUDA进行机器学习计算和深度学习计算，包括神经网络的训练、卷积神经网络的实现、循环神经网络的实现等。
二、电子书的特点1. 系统性强：从基本概念到高级技巧全面介绍CUDA并行编程的要点，具备很强的系统性和完整性，对读者来说很有价值。
2. 实践性强：每一章都包含了实例程序，通过具体代码实践帮助读者理解CUDA编程技术，学习也更加高效。
3. 详细讲解：每一个概念和技术点都有详细的解释和讲解，避免了读者在编写程序时的盲目性和困惑，使读者更加深入地理解了CUDA技术。
三、《CUDA并行编程指南PDF》的应用CUDA并行编程玩家可以使用本书进行学习和实践，尤其适合广大CUDA编程初学者。
CUDA已经成为了众多科学工作者的重要工具之一，其已经不仅仅是在图像处理方面发挥作用，而是在金融、物理、生物、气象等各个领域中都有着广泛的应用。
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SPMV Throughput on GTX280
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但是
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TPC SM SM SM
TPC SM SM SM
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Instance
CPU (#paths per second)
CUDA超 大规模并 行程序设
计
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2
3
3
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传统GPU架构
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Graphics program Vertex processors
Fragment processors
Pixel operations Output image
6
GPU的强大运算能力
•数据级并行: 计算一致性
120 GPU
Problem Instance # rows # columns
Lin t2em ecology1 cont11 sls
256000 921632 1000000 1468599 1748122
256000 921632 1000000 1961394 62729
# non-zeros
1766400 4590832 4996000 5382999 6804304
11
11
混合计算模型
CUDA: 集成CPU + GPU C应用程序
CPU: 顺序执行代码 GPU = 超大规模数据并行协处理器
• “批发”式执行大量细粒度线程
kernel 0
CPU Serial Code
... CPU Serial Code
GPU Parallel Code
Concurrent execution!
9.23 12.41 9.03 10.66 10.10 8.86 8.97 5.70 11.56
36.04 43.44 37.43 33.84 36.49 41.45 41.89 22.01 40.37
16
SMVP Application: Static Timing Analysis
Adapted from Ramalingam, A. et. al. An Accurate Sparse Matrix Based Framework for Statistical
3.9
Large least-squares problem
G3_circuit thermal2 kkt_power Freescale1
1585478 1228045
1585478 1228045
2063494 3428755
2063494 3428755
7660826 8580313 12771361 17052626
//Smith-Waterman基因序列比较
BHale Waihona Puke ack Scholes: 4.7GOptions/sec //期权定价模型
VMD: 290 GFLOPS
//分子动力学图形显示
14
14
Problem Instances for Sparse Matrix Vector
Product (SMVP)
100
CPU
80
60
G80 Ultra G80 G71
Memory bandwidth (GB/s)
40
NV40
20
NV30
Northwood
0
2003
2004
Prescott EE
Hapertown Woodcrest
2005
2006
2007
•专用存储器通道
•有效隐藏存储器延时
7
7
General Purpose Computing on GPU (GPGPU)
10
10
CUDA: Compute Unified Device Architecture
通用并行计算模型
单指令、多数据执行模式 (SIMD)
• 所有线程执行同一段代码(1000s threads on the fly) • 大量并行计算资源处理不同数据 隐藏存储器延时 • 提升计算／通信比例 • 合并相邻地址的内存访问 • 快速线程切换1 cycleGPU vs. ~1000 cyclesCPU
Avg. # non-zeros per row
Description
6.9
Large sparse Eigenvalue problem
5.0
Electromagnetic problems
5.0
Circuit theory applied to animal/gene flow
3.7
Linear programming
12 kernel 1
...
GPU Parallel Code
12
CUDA成功案例
13
13
CUDA性能
BLAS3: 127 GFLOPS
//基本线性代数: matrix-matrix
FFT: 52 benchFFT*GFLOPS
FDTD: 1.2 Gcells/sec
//计算电动力学
SSEARCH: 5.2 Gcells/sec
Problem Instance CPU (GFLOPS) GPU (GFLOPS) Speed-up
Lin
0.26
t2em
0.29
ecology1
0.24
cont11
0.31
sls
0.28
G3_circuit
0.21
thermal2
0.21
kkt_power
0.26
Freescale1
0.29
16