错位竞争，单点突破。

在CUDA编程中，共享内存比全局内存效率高的核心原因在于其。

上一节《GPU编程指南02：CUDA开发快速上手示例》中我们完成了一个使用GPU进行加减乘除四则运算的例子。没有学习的可以先跳转学习这一节，因为它有详细的代码注释，学习完这一篇，你就基本入门了GPU编程。在这个例子中，我们使用GPU进行运算，同时也会用CPU进行运算，然后将两者的结果进行对比，以确保我们代码运行的结果是正确的。既然CPU可以计算，为什么要用GPU呢？因为GPU可以进行并行计算，计算效率高。为了验证这一点，我们将上上节的代码进行完善，分别加入CPU和GPU运算的耗时统计。

这是一个使用CUDA进行GPU并行四则运算的示例程序。程序展示了如何利用GPU的并行计算能力执行大规模的加法、减法、乘法和除法运算，并与CPU计算结果进行对比验证。

CUDA编程是一个强大的工具，能够显著提升计算密集型应用的性能。理解CUDA的基本原理编写高效的GPU程序解决常见的CUDA编程问题优化CUDA应用性能持续学习和实践是提高CUDA编程技能的关键。建议从简单的示例开始，逐步尝试更复杂的应用场景。