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课程概述

本课程旨在帮助C++程序员深入理解如何利用Nvidia CUDA编程框架,通过GPU加速并行算法的实现,提升计算效率。学员将学习CUDA编程的基本原理、编程模型、内存管理,并通过编写实际代码与优化程序来掌握GPU并行计算的技巧。此外,课程还将介绍CUDA程序性能优化策略,使用调试工具分析程序性能瓶颈,并初步了解Nvidia显卡底层PTX指令集。

课程对象

  • 已具备C++编程基础的开发人员。
  • 希望深入了解并行计算和GPU编程的开发者。
  • 从事科学计算、机器学习、数据分析等领域的程序员,或希望使用GPU加速应用程序的开发人员。

课程目标

  • 理解CUDA编程框架的基本原理及其应用。
  • 掌握如何编写和调试CUDA程序,利用GPU加速并行算法。
  • 学习CUDA的并行计算模型,包括内核、线程、块和网格。
  • 掌握CUDA程序的性能优化方法,提高程序的执行效率。
  • 了解Nvidia显卡底层PTX指令集,优化底层计算性能。

课程收益

  • 掌握CUDA编程框架:通过学习GPU的工作原理和CUDA编程模型,掌握如何编写并行程序并实现GPU加速。
  • 深入理解并行计算原理:通过学习并行计算算法和CUDA C++编程接口,能够开发高效的并行计算程序。
  • 优化程序性能:学会识别和解决影响CUDA程序性能的因素,使用NVIDIA Nsight Systems工具进行性能优化。
  • 掌握Nvidia CUDA开发工具:熟悉CUDA工具包、开发库(如Thrust、cuBLAS、libcu++)和调试工具,提升开发效率和代码质量。
  • 理解底层PTX指令:学习PTX汇编语言和指令集,理解如何通过底层编程提升计算效率。

通过本课程的学习,学员将能够在开发过程中充分利用Nvidia GPU的计算能力,优化并行算法,提高程序执行效率,并在实际应用中应用CUDA框架。

课程时长2天

课程大纲

时间主题内容
第一天CPU和GPU原理CPU和内存的工作原理

GPU和显存的工作原理

什么是CUDA

CUDA官方文档阅读

Nvidia官方典型CUDA应用

设置CUDA环境显卡型号确认

CUDA版本

NVIDIA官方驱动支持的操作系统

Linux驱动下载

安装显卡驱动

安装CUDA工具包

编写第一个程序开发环境配置

编写代码

编译器

测试代码

理解CUDA程序基本概念:内核、线程、块、网格

编程模型

内存管理

向量加法

索引

CUDA程序的编写过程

第二天CUDA C++并行编程并行计算原理

并行计算算法

C++并行计算接口

CUDA设备的并行计算指令集

向量加法函数

CUDA程序优化影响CUDA程序性能的因素

性能优化策略

使用NVIDIA Nsight Systems

CUDA开发库Thrust

cuBLAS

libcu++

Cooperative Groups

PTX指令汇编语言语法

PTX指令集

保留字

识别符

常量

表达式

状态空间

函数和参数

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