GPU矩阵计算加速：CUDA编程与并行计算原理（第一部分）

GPU矩阵计算加速：CUDA编程与并行计算原理（第一部分）

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/liu1983robin/article/details/146197331

随着人工智能和深度学习的快速发展，GPU（图形处理器）和CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程已经成为重要的技术话题。本文将从CPU与GPU的计算范式之争开始，深入探讨GPU并行计算的SIMT架构，以及CUDA编程模型的基本概念。

第一部分：GPU并行计算基础与CUDA编程入门

1. 引言：CPU与GPU的计算范式之争

长久以来，CPU（中央处理器）一直是计算机的计算核心。其设计理念在于高效处理各种复杂的逻辑控制任务和通用计算任务。一个典型的CPU通常只有几个到几十个核心，擅长串行计算和复杂的逻辑判断。

然而，随着大数据和人工智能时代的到来，特别是深度学习的崛起，计算需求发生了巨大的变化。深度学习模型通常需要进行大量的矩阵运算，这些运算具有高度的并行性。CPU在处理这种大规模并行计算任务时，其串行处理能力和有限的核心数就成为了瓶颈。

相比之下，GPU（图形处理器）最初是为加速图形渲染而设计的。它拥有数以千计的小型计算核心，能够同时处理大量简单的计算任务。这种天然的并行计算能力，使其在矩阵运算、图像处理等领域展现出巨大优势。

下图展示了CPU与GPU的架构差异：