目 录
绪论 1
一、NVIDIA与GPU的崛起:驱动计算革新的核心力量 1
二、并行编程的意义:从串行计算到高性能计算的转型 4
三、CUDA的诞生与发展:统一架构下的并行计算 6
第 1 部分 CUDA基础理论与优化方法
第 1 章 GPU硬件架构与CUDA开发环境配置 10
1.1 CUDA设备架构详解:流式多处理器、Warp机制与寄存器 10
1.1.1 SM的线程调度单元与计算核心分析 10
1.1.2 Warp与线程的并行执行模式与分支处理机制 11
1.1.3 寄存器分配与线程数的关系对性能的影响 13
1.1.4 初步演练:基于CUDA的核函数设计 14
1.2 CUDA工具链剖析:nvcc编译器、CUDA运行时与驱动程序的差异 21
1.2.1 nvcc编译器的优化选项与目标代码生成分析 21
1.2.2 CUDA运行时API与驱动API的调用流程与性能对比 24
1.2.3 不同CUDA版本的驱动兼容性与迁移 26
1.3 多平台开发环境配置:Windows、Linux与容器化环境的安装与调试 31
1.3.1 Windows与Linux平台CUDA开发环境的配置与常见问题 31
1.3.2 使用容器化工具(如Docker)搭建跨平台CUDA开发环境 33
1.4 使用nvidia-smi进行GPU监控与设置:设备状态查询、温度与功耗优化 35
1.4.1 查询GPU内存占用、温度与功耗的实时状态信息 36
1.4.2 动态调整GPU的性能状态与功耗限制 37
1.4.3 利用脚本自动化监控与批量配置多GPU设备 41
1.5 本章小结 47
1.6 思考题 48
第 2 章 线程与网格组织 49
2.1 CUDA线程模型:线程、线程块与网格的硬件绑定 49
2.1.1 线程块与SM映射关系对并行计算的影响 49
2.1.2 CUDA线程的生命周期与线程分组的硬件依赖 54
2.2 多维网格设计:线程索引计算与数据映射案例(矩阵乘法) 58
2.2.1 多维线程网格的设计方法与索引计算逻辑 58
2.2.2 基于二维和三维网格的矩阵乘法性能优化 61
2.3 线程块大小的选择与资源分配:共享内存与寄存器利用率的平衡 65
2.3.1 如何根据GPU硬件限制选择线程块大小 65
2.3.2 分析寄存器与共享内存对线程块大小的影响 69
2.4 动态并行实现:在核函数中启动新的网格 72
2.4.1 动态并行API调用的性能分析与应用场景 73
2.4.2 动态网格嵌套的调度与资源分配优化 75
2.5 Warp机制深度详解与分支发散优化 78
2.5.1 Warp分支发散的检测与分支规约技术 79
2.5.2 使用Warp Shuffle指令优化线程间数据交换 82
2.6 本章小结 86
2.7 思考题 86
第 3 章 内存管理与优化 88
3.1 CUDA内存层级剖析:全局内存、共享内存、寄存器与局部内存的特性 88
3.1.1 全局内存与共享内存的访问特性与延迟分析 88
3.1.2 寄存器分配与局部内存溢出对性能的影响 91
3.2 全局内存合并访问:矩阵转置性能优化 94
3.2.1 访存对齐与内存带宽利用率优化技术 94
3.2.2 基于合并访问的全局内存访问优化案例 97
3.3 共享内存动态分配:数组归约计算优化实现 99
3.3.1 动态共享内存分配的机制与对线程块的影响 100
3.3.2 使用共享内存实现高效归约计算的步骤与优化 103
3.4 L1、L2缓存行为调优:减少内存访问延迟 106
3.4.1 缓存配置选项与性能优化 106
3.4.2 使用缓存命中率分析工具评估访存效率 110
3.5 本章小结 115
3.6 思考题 115
第 4 章 CUDA程序的框架与数据传输 117
4.1 核函数设计与线程调度:基于线程索引的数据分片处理 117
4.1.1 使用线程索引分配数据块与循环展开优化 117
4.1.2 核函数内存带宽与线程调度的优化实例 120
4.2 主机与设备之间的数据传输优化:锁页内存与异步传输 123
4.2.1 使用锁页内存减少数据传输开销的方法 124
4.2.2 异步数据传输的实现与核函数执行的重叠 125
4.3 内存分配与释放:Unified Memory、cudaMallocManaged与cudaMemcpy的对比 128
4.3.1 Unified Memory与传统显式内存分配的对比案例 129
4.3.2 使用cudaMallocManaged实现跨设备数据共享 131
4.4 本章小结 138
4.5 思考题 138
第 5 章 常见错误检测与调试工具 140
5.1 利用CUDA运行时API检测错误:宏定义实现通用错误处理 140
5.1.1 常见CUDA错误代码及其含义与处理方法 140
5.1.2 基于宏函数的通用错误检测与日志记录实现 143
5.2 CUDA-MEMCHECK的使用:定位内存溢出与数据竞争问题 145
5.2.1 使用CUDA-MEMCHECK工具检测内存越界访问与未初始化变量 146
5.2.2 数据竞争检测与消除方法的实际案例 148
5.3 核函数中的线程调试:Warp分支发散的识别与优化 150
5.3.1 使用printf调试核函数中的线程执行路径 150
5.3.2 使用Nsight工具分析分支发散和Warp效率 152
5.4 使用Nsight调试工具分析性能瓶颈 154
5.4.1 Nsight Compute的热点分析与性能优化步骤 154
5.4.2 使用Nsight Systems分析异步任务与流的重叠执行 156
5.4.3 案例:综合使用调试与分析工具优化CUDA程序 159
5.5 本章小结 162
5.6 思考题 163
第 6 章 并行程序性能优化 165
6.1 数据传输与计算比例的优化:流式大规模矩阵乘法 165
6.1.1 数据传输与计算比值的分析与优化模型 165
6.1.2 流式分块矩阵乘法的数据调度与计算重叠 168
6.2 算术强度与GPU利用率:高算术强度的算法设计原则 170
6.2.1 高算术强度算法的特征与GPU硬件适配 171
6.2.2 使用合并操作优化算术强度不足的算法 173
6.3 Warp收敛性与指令效率:解决线程分支发散的实际案例 175
6.3.1 Warp收敛效率分析与优化技术 175
6.3.2 指令融合与条件分支规约的性能提升方法 178
6.4 并行规模的调优:块矩阵分解的性能优化 180
6.4.1 分块策略与线程块规模对性能的影响 180
6.4.2 动态调整并行规模适应不同数据集的实现 182
6.5 本章小结 186
6.6 思考题 186
第 2 部分 高级优化与并行技术
第 7 章 全局内存与共享内存的深入应用 189
7.1 全局内存访问对齐与合并 189
7.1.1 合并访问的硬件机制与对齐优化技巧 189
7.1.2 非对齐访问场景的性能分析与规避 192
7.2 共享内存的Bank冲突解决:矩阵块划分与线程分组优化案例 194
7.2.1 共享内存Bank冲突的检测与分析工具使用 194
7.2.2 矩阵块划分与线程分组对Bank冲突的消除 197
7.3 使用共享内存进行复杂计算:块矩阵转置与求和 200
7.3.1 块矩阵操作中的共享内存分配与使用 200
7.3.2 使用共享内存提升矩阵转置与求和性能 202
7.3.3 求解大型矩阵的奇异值分解加速运算 205
7.4 本章小结 210
7.5 思考题 210
第 8 章 原子操作与线程同步 212
8.1 CUDA原子函数的实现机制:基于原子加的直方图计算 212
8.1.1 原子函数在硬件上的实现原理与性能影响 212
8.1.2 使用原子加实现并行直方图的完整代码示例 215
8.2 Warp级同步与线程块同步:避免数据竞争的高效实现 218
8.2.1 Warp级同步的实现与性能提升案例 218
8.2.2 使用_ _syncthreads避免线程块间数据竞争 221
8.3 高效归约算法:基于Shuffle指令的无锁归约实现 224
8.3.1 Shuffle指令的实现机制与无锁归约的应用 224
8.3.2 Warp级归约在大规模数据处理中的优化应用 227
8.4 协作组的高级用法:使用线程块协作完成前缀和 229
8.4.1 使用协作组完成高效数据共享与同步 229
8.4.2 基于线程块的前缀和计算案例实现 232
8.5 本章小结 237
8.6 思考题 237
第 9 章 CUDA流与异步操作 239
9.1 非默认流的设计与实现:多核函数异步并发执行案例 239
9.1.1 非默认流的创建与核函数绑定技术 239
9.1.2 多流并发执行的性能对比与优化 241
9.2 异步数据传输与核函数执行的重叠:优化矩阵分块传输 243
9.2.1 异步API实现数据传输与核函数的并行 244
9.2.2 流内任务重叠的矩阵分块传输优化实现 246
9.3 流优先级与调度策略:复杂场景下的多任务优化案例 248
9.3.1 设置流优先级的策略与实现细节 249
9.3.2 多任务场景下的流调度与资源分配优化 251
9.3.3 基于CUDA流和异步操作优化大规模矩阵加法 253
9.4 本章小结 257
9.5 思考题 257
第 10 章 CUDA标准库与算法优化 259
10.1 Thrust库:设备向量与迭代器 259
10.1.1 Thrust设备向量的存储与操作详解 259
10.1.2 使用Thrust迭代器实现复杂数据转换 263
10.2 cuBLAS库:大规模矩阵乘法 265
10.2.1 cuBLAS矩阵运算API解析与参数配置 265
10.2.2 使用cuBLAS库实现高效矩阵乘法 267
10.3 cuRAND库:伪随机数与高斯分布的生成算法 270
10.3.1 cuRAND库伪随机数生成的原理与实现 270
10.3.2 高斯分布生成在数据模拟中的实际应用 272
10.3.3 基于CUDA的FR共轭梯度下降最优算法优化案例 273
10.4 本章小结 278
10.5 思考题 279
第 3 部分 分布式计算与实践应用
第 11 章 高级并行编程技术 281
11.1 多GPU并行计算:矩阵分块处理与设备间数据传输 281
11.1.1 基于多GPU的矩阵分块传输与计算调度 281
11.1.2 使用MPI实现多GPU间的数据分配与同步 284
11.2 GPU与CPU协同计算:通过异构并行实现复杂任务分解 287
11.2.1 异构计算的任务划分策略与性能对比 287
11.2.2 CPU与GPU协同执行复杂计算的完整实现 291
11.3 分布式CUDA程序:基于MPI的多节点计算 296
11.3.1 使用MPI与CUDA实现多节点矩阵计算 296
11.3.2 分布式CUDA程序的性能测试与优化 299
11.4 动态调度与负载均衡:解决多任务分配的性能瓶颈 301
11.4.1 任务动态分配与负载均衡算法实现 301
11.4.2 高并发环境下的资源调度优化 303
11.5 本章小结 308
11.6 思考题 308
第 12 章 应用案例:分子动力学模拟 310
12.1 基础算法分析:分子间作用力计算的并行实现 310
12.1.1 分子间作用力计算的GPU并行化 310
12.1.2 数据分块与作用力求解中的线程分配 313
12.2 CUDA优化:使用块分解法加速力矩与能量计算 315
12.2.1 基于块分解法的能量计算优化 315
12.2.2 使用共享内存加速力矩计算的案例实现 318
12.3 性能测试与验证:能量守恒与计算效率分析 320
12.3.1 分子动力学模拟中能量守恒的验证方法 321
12.3.2 使用性能分析工具评估模拟效率 323
12.4 综合优化:多GPU版本分子动力学模拟的完整实现 325
12.4.1 使用多GPU分解模型进行并行计算的实现 325
12.4.2 多GPU协同计算下的性能优化与结果验证 328
12.5 本章小结 335
12.6 思考题 335