CUDA学习（二）

   今天我就来讲讲有关于CUDA的编程模型：

    1.主机和设备

       CUDA 编程模型将CPU作为主机（Host），GPU作为协处理器或者设备（Device），在一个系统中可以存在一个主机和若干个设备。

             在这个模型中，CPU与CPU协同工作，各司其职。CPU负责进行逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务。CPU、GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间：主机端的内存和设备端的显存。

            一旦确定了程序的并行部分，就可以考虑把这部分计算工作交给GPU。

            能够使用GPU计算的程序必须具有以下特点：需要处理的数据量比较大，数据以数组或矩阵形式有序存储，并且对这些数据要进行的处理方式基本相同，各个数据之间的依赖性或者说耦合很小，需要复杂数据结构的计算如树，图等，则不适用于使用GPU进行计算。找到程序中满足这些要求的部分后，就能将该部分程序移植GPU上。运行在GPU上的程序被称为内核（Kernel）。内核并不是完整的程序，只是整个程序中的一个可以使用数据并行处理的步骤。一个完整的程序由若干个内核函数以及CPU上的串行处理共同组成。一个完整的程序的计算流程如下所示：

 

 

 

2. 线程结构

       内核以线程网格（Grid）的形式组织，每个线程网格由若干个线程块（block）组成，而每个线程块又由若干个线程（thread）组成。实质上，内核（kernel）是以block为单位执行的，CUDA引入grid只是用来表示一系列可以被并行执行的block的集合，各block的集合。各block是并行执行的，block间无法通信，也没有执行顺序。

 

           目前一个内核（kernel）函数中只有一个grid，而未来的支持DX11的硬件采用MIMD（多指令多数据）结构，允许一个kernel中存在多个不同的grid。（目前是使用SIMT（单指令多线程）。

           为简便起见，threadIdx是一个有3个组件的向量，所以线程可以使用一维，二维，三维索引标识，形成一维，二维，三维的线程块。这提供了一种自然的方式来调用作用在域内元素上的计算，如向量，矩阵，体元(volume)（译者注：目前还没见过使用三维的，原因可能在于网格不支持三维）。

            线程索引和线程ID直接相关：对于一维的块，它们相同；对于二维长度为（Dx,Dy）的块，线程索引为（x,y)的线程ID是(x+yDx)；对于三维长度为(Dx,Dy,Dz)的块，索引为（x,y,z)的线程ID为（x+yDx+zDxDy)

实例代码：

// Kernel definition __global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N]){ int i = threadIdx.x; int j = threadIdx.y; C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; } //host codeint main() { ... // Kernel invocation with one block of N * N * 1 threads int numBlocks = 1; dim3 threadsPerBlock(N, N); MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C); }