CUDA编程快速入门

这篇博客介绍了如何使用CUDA事件来测量GPU计算的时间。通过cudaEventCreate、cudaEventRecord和cudaEventElapsedTime等函数,作者展示了如何在CUDA程序中准确地获取内核执行的耗时。

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1.架构理解
1).包括grid,block,(warp),thread这几个层次,
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 这就是我们所说的SM;
即:grid对应整个GPU,block数量代表SM数量,每个block的thread数量对应ALU数量
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 2.编写规范
 
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 1)核函数前缀__global__,而且必须是void类型。
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 2)<<<N,M>>>,N个block,每个block有M个线程。
3)GPU的核函数的执行与CPU的函数执行是异步的,即在核函数入口处调用后,不等运行结束,继续运行下一条命令。
4)block内部的线程可以通过share memory通信,效率近似于寄存器register,但是block之间则没有通信机制,即不同block之间的thread不能通信。
5)线程索引和快索引计算:
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 6)数据交互
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