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一起CUDA吧
今天NVIDIA的技術人員來到了浙大,向我們帶來了一種先進的很可能的是劃時代的編程框架——CUDA（Compute Unified Device Architecture），這場技術講座讓我受益匪淺。
CUDA就是一個NVIDIA GPU的計算框架。在以往GPU隻負責圖形數據運算，而CUDA是將GPU的強大的並行計算能力應用到所有的其他對CPU編程的程序，而且目前他已經對一些高級語言進行了擴展（現在有C），使得開發人員可以用高級語言來編寫這樣的程序。
CUDA等於是把過去在CPU上做的事情給搶了，搬到了GPU上來做，而且效率會是在CPU上的幾十上百倍，一些大計算量的工作，比如工程計算、醫學影像、圖形圖像處理、數字娛樂、視頻編碼、數字娛樂等等這些大計算量的工作如果在GPU上並行運算，效率提升是非常巨大的。CUDA雖然是GPU的計算，但是它離不開CPU，CUDA是一個異構架構，也就是它需要CPU和GPU協同作站，其原因是因為GPU和CPU的體係的區別。
CPU上有ALU，也有很多的CACHE，而且有很多控製邏輯，但是GPU上大部分都是ALU，GE80前的GPU主要有頂點處理器、片段處理器和測試處理器，GE80及之後的GPU將頂點處理器和片段處理器合並了起來，而采用一個控製邏輯動態分配處理器用於頂點和片段的處理。也就是說GPU的強項在於並行計算，而CPU中有大量的控製邏輯，計算能力不如GPU，CUDA的架構就是使用CPU控製邏輯，而使用GPU來進行計算，最大發揮效率十一哥CPU+GPUs的組合。挺NVIDIA的人說這種框架可以把效率提升幾十倍，又能吧硬件消耗降低幾十倍。比如以往的大規模並行計算可能要大量的CPU聯合，現在可能隻要幾塊最普通GE80的GPU加一塊CPU。看來也許以後CPU可以專門負責控製調度了，所有的計算都搬到GPU上了，不知那時INTEL會不會破產。
現在的可以運行CUDA程序的GPU主要是GE80之後的。Nvidia的顯卡主要分三類：QUADRO：最專業的圖形處理器，它同時有強大的圖形處理能力和強大的計算能力，GEFORCE：它比QUADRO性能差些，但是是通常PC使用的。TESLA；這是最新發布的，它是專門用於CUDA的，因為它不具有圖形處理能力，隻能進行並行計算。
CUDA的編程可以去查閱NVIDA的官網，它的核心思想是：初始化GPU-在GPU上分配存儲-在GPU上運行KERNAL函數-把數據從GPU的顯存傳回CPU的主內存-釋放GPU上的存儲-退出
看了幾個CUDA程序的小DEMo，覺得很容易懂的，打算去學CUDA去了。
最後更新：2017-04-02 00:06:46