9、GPU架构与CUDA编程：加速计算密集型任务

GPU架构与CUDA编程：加速计算密集型任务

1. 引言

在现代计算领域，图形处理单元（GPU）因其强大的并行计算能力而成为加速各种计算密集型任务的理想选择。特别是在动态规划算法中，GPU的应用能够显著提升计算速度和效率。本文将深入探讨GPU架构与CUDA编程的基础知识，并详细介绍如何利用GPU共享内存优化动态矩阵链乘法，以实现高效的计算加速。

2. GPU架构概述

GPU最初是为图形渲染设计的，但随着技术的发展，其应用场景已扩展到通用计算领域。相比于传统的中央处理单元（CPU），GPU拥有更多的计算核心，能够在单指令多数据（SIMD）模式下并行处理大量数据。这种架构特点使得GPU在处理大规模并行任务时表现出色。

2.1 GPU架构的特点

• 多核并行处理 ：GPU包含数千个核心，可以同时执行多个线程。
• 高带宽内存访问 ：GPU配备专用的高速缓存和共享内存，能够快速访问数据。
• 低功耗 ：相比于CPU，GPU在单位时间内消耗的能量更少，更适合长时间运行的任务。

2.2 GPU与CPU的区别

特性	CPU	GPU
核心数量	少（通常4-16个）	多（数