GPU矩阵计算加速：CUDA编程与并行计算原理（第一部分）

第一部分：GPU并行计算基础与CUDA编程入门

目录

1. 引言：CPU与GPU的计算范式之争
2. GPU并行计算原理：SIMT架构详解
3. CUDA编程模型：从内核函数到线程组织
4. 小结与预告

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1. 引言：CPU与GPU的计算范式之争

长久以来，CPU（中央处理器）一直是计算机的计算核心。其设计理念在于高效处理各种复杂的逻辑控制任务和通用计算任务。一个典型的CPU通常只有几个到几十个核心，擅长串行计算和复杂的逻辑判断。

然而，随着大数据和人工智能时代的到来，特别是深度学习的崛起，计算需求发生了巨大的变化。深度学习模型通常需要进行大量的矩阵运算，这些运算具有高度的并行性。CPU在处理这种大规模并行计算任务时，其串行处理能力和有限的核心数就成为了瓶颈。