CUDA学习(2)

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什么是CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture），统一计算设备架构，英伟达推出的基于其GPU的通用高性能计算平台和编程模型。

借助CUDA，开发者可以充分利用英伟达GPU的强大计算能力加速各种计算任务。

软件生态的基石：CUDA构成了英伟达软件生态的基础，诸多前沿技术均基于CUDA构建。
例如，TensorRT、Triton和Deepstream等，这些技术解决方案都是基于CUDA平台开发的，展示了CUDA在推动软件创新方面的强大能力。

软硬件的桥梁：英伟达的硬件性能卓越，但要发挥其最大潜力，离不开与之相匹配的软件支持。

CUDA正是这样一个桥梁，它提供了强大的接口，使得开发者能够充分利用GPU硬件进行高性能计算加速。就像驾驶一辆高性能汽车，CUDA就像是一位熟练的驾驶员，能够确保硬件性能得到充分发挥。

深度学习框架的加速器：CUDA不仅在构建英伟达自身的软件生态中扮演关键角色，在推动第三方软件生态发展方面也功不可没。

特别是在深度学习领域，CUDA为众多深度学习框架提供了强大的加速支持。例如，在Pytorch、TensorFlow等流行框架中，CUDA加速功能成为标配。

开发者只需简单设置，即可利用GPU进行高效的训练和推理任务，从而大幅提升计算性能。
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CPU＋GPU异构计算

CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。
运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运算，因此其适合控制密集型任务，CPU更擅长数据缓存和流程控制——（少量的复杂计算）
GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit），常被称为显卡，GPU最早主要是进行图形处理的。
如今深度学习大火，GPU高效的并行计算能力充分被发掘，GPU在AI应用上大放异彩。
GPU拥有更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算——（大量的简单运算）

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一个典型的 CPU 拥有少数几个快速的计算核心，而一个典型的 GPU 拥有几百到几千个不那么快速的计算核心。
CPU的晶体管设计更多地侧重于数据缓存和复杂的流程控制，而GPU则将大量晶体管投入到算术逻辑单元中，以实现并行处理能力。
因此，GPU正是通过其众多的计算核心集群来实现其相对较高的计算性能。
使用CUDA编程，开发者可以精确地指定数据如何被分配到GPU的各个核心上，并控制这些核心如何协同工作来解决问题。
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GPU不能单独进行工作，GPU相当于CPU的协处理器，由CPU进行调度，CPU+GPU组成异构计算架构。

在由 CPU 和 GPU 构成的异构计算平台中，通常将起控制作用的 CPU 称为主机（host），将起加速作用的 GPU 称为设备（device）。主机和设备之间内存访问一般通过PCle总线链接。

计算生态

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NVIDIA driver是确保显卡正常工作的基础，而CUDA Toolkit则是利用GPU进行高性能计算的软件开发工具包。

CUDA API是CUDA编程的接口，而NVCC则是CUDA的编译器，用于将CUDA程序编译成可在GPU上执行的代码。

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应用框架与库支持

CUDA广泛支持各类科学计算、工程、数据分析、人工智能等领域的应用框架和库。
例如，在深度学习领域，TensorFlow、PyTorch、CUDA Deep Neural Network Library (cuDNN) 等工具均深度整合了CUDA，使得开发者可以轻松利用GPU加速神经网络训练和推理过程。
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