19、在GPU上实现P系统的全面指南

在GPU上实现P系统的全面指南

1. GPU计算基础

GPU凭借其强大的计算性能，成为深度学习、纳米孔DNA测序以及LHCb HLT 1中高能粒子轨迹重建等领域的关键技术。在GPU计算中，CUDA是应用最广泛的技术，大多数P系统模拟器也基于CUDA开发。

CUDA为用户提供了一个异构系统，其中CPU作为主机（host），GPU作为设备（device）。CUDA程序的执行流程与普通程序类似，从CPU的主函数开始。在执行过程中，CPU会请求GPU进行内存分配、数据传输、计算启动和结果检索等操作。

CUDA设备利用数据并行程序段来加速执行。一个CUDA程序由多个阶段组成，这些阶段可以在主机或设备上执行。顺序和控制阶段在主机代码中实现，而具有大量数据并行性的阶段则在设备代码中实现。CUDA程序是一个统一的源代码，涵盖了主机和设备两部分。

2. CUDA编程模型

• 内核函数（Kernels） ：由设备（GPU）执行的函数称为内核函数。当主机请求执行内核函数时，会在设备上分配一个执行网格（grid）。网格通常包含大量的执行线程，这些线程以单程序多数据（SPMD）的方式工作，即执行相同的代码，但处理不同的数据部分。内核函数使用CUDA API提供的特殊关键字编写，这些关键字在不同线程中可能具有不同的值，从而可以索引不同的数据元素或选择不同的执行路径。
• 线程层次结构 ：网格内的线程按两级层次结构排列。在高层，每个网格由二维的线程块（thread block）数组组成；在低层，每个线程块由三维的线程数组组成。所有线程块具有相同的线程数量和组织方