cuda(您好,我也是最近剛學CUDA,想請教一下入門經驗,可否指教一下)
1.您好,我也是最近剛學CUDA,想請教一下入門經驗,可否指教一下
cuda是基于標準c語言的，你先把c語言的基礎學好，然后動手自己寫一些c語言的程序，等對c語言有一定的功底之后，再看cuda,cuda與c語言的不同之處我覺得在于那個內核函數(shù)，以及如何劃分線程塊和柵格的緯度和大小，以及如何實現(xiàn)對于線程的索引的搜索，讓每一個線程處理對應的一個變量或者幾個變量。
然后是cuda的一些基礎的語法，這些你可以看一些簡單的cuda的例子，例如矩陣相加的例子，通過這些程序的例子可以很好的理解這些語法。最好自己動手寫寫才會保證不出錯誤，因為寫cuda比寫c確實要麻煩很多。
希望可以對你有所幫助。祝你好運。
2.cuda主要用于哪
CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)，顯卡廠商NVidia推出的運算平臺。
CUDA是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的并行計算引擎。
開發(fā)人員現(xiàn)在可以使用C語言來為CUDA架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序于是就可以在支持CUDA的處理器上以超高性能運行。
將來還會支持其它語言，包括FORTRAN以及C++。 隨著顯卡的發(fā)展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優(yōu)化。
在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的芯片如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用于圖像計算以外的目的。
目前只有G80、G92、G94和GT200平臺的NVidia顯卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合并行計算，而且數(shù)值計算的速度遠遠優(yōu)于CPU。
CUDA的SDK中的編譯器和開發(fā)平臺支持Windows、Linux系統(tǒng)，可以與Visual Studio2005集成在一起。 Geforce8CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業(yè)、工業(yè)以及科學方面的復雜計算問題。
它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬件的直接訪問接口，而不必像傳統(tǒng)方式一樣必須依賴圖形API接口來實現(xiàn)GPU的訪問。在架構上采用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬件資源，從而給大規(guī)模的數(shù)據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。
CUDA采用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發(fā)能力，使開發(fā)者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數(shù)據計算解決方案。 從CUDA體系結構的組成來說，包含了三個部分：開發(fā)庫、運行期環(huán)境和驅動（表2）。
開發(fā)庫是基于CUDA技術所提供的應用開發(fā)庫。目前CUDA的1.1版提供了兩個標準的數(shù)學運算庫——CUFFT（離散快速傅立葉變換）和CUBLAS（離散基本線性計算）的實現(xiàn)。
這兩個數(shù)學運算庫所解決的是典型的大規(guī)模的并行計算問題，也是在密集數(shù)據計算中非常常見的計算類型。開發(fā)人員在開發(fā)庫的基礎上可以快速、方便的建立起自己的計算應用。
此外，開發(fā)人員也可以在CUDA的技術基礎上實現(xiàn)出更多的開發(fā)庫。 運行期環(huán)境提供了應用開發(fā)接口和運行期組件，包括基本數(shù)據類型的定義和各類計算、類型轉換、內存管理、設備訪問和執(zhí)行調度等函數(shù)。
基于CUDA開發(fā)的程序代碼在實際執(zhí)行中分為兩種，一種是運行在CPU上的宿主代碼（Host Code），一種是運行在GPU上的設備代碼（Device Code）。不同類型的代碼由于其運行的物理位置不同，能夠訪問到的資源不同，因此對應的運行期組件也分為公共組件、宿主組件和設備組件三個部分，基本上囊括了所有在GPGPU開發(fā)中所需要的功能和能夠使用到的資源接口，開發(fā)人員可以通過運行期環(huán)境的編程接口實現(xiàn)各種類型的計算。
由于目前存在著多種GPU版本的NVidia顯卡，不同版本的GPU之間都有不同的差異，因此驅動部分基本上可以理解為是CUDA-enable的GPU的設備抽象層，提供硬件設備的抽象訪問接口。CUDA提供運行期環(huán)境也是通過這一層來實現(xiàn)各種功能的。
目前基于CUDA開發(fā)的應用必須有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持，NVidia公司GPU運算事業(yè)部總經理Andy Keane在一次活動中表示：一個充滿生命力的技術平臺應該是開放的，CUDA未來也會向這個方向發(fā)展。由于CUDA的體系結構中有硬件抽象層的存在，因此今后也有可能發(fā)展成為一個通用的GPGPU標準接口，兼容不同廠商的GPU產品 CUDA 工具包是一種針對支持CUDA功能的GPU（圖形處理器）的C語言開發(fā)環(huán)境。
CUDA開發(fā)環(huán)境包括： · nvcc C語言編譯器 · 適用于GPU（圖形處理器）的CUDA FFT和BLAS庫 · 分析器 · 適用于GPU（圖形處理器）的gdb調試器（在2008年3月推出alpha版） · CUDA運行時（CUDA runtime）驅動程序（目前在標準的NVIDIA GPU驅動中也提供） · CUDA編程手冊 CUDA開發(fā)者軟件開發(fā)包（SDK）提供了一些范例（附有源代碼），以幫助使用者開始CUDA編程。這些范例包括： · 并行雙調排序 · 矩陣乘法 · 矩陣轉置 · 利用計時器進行性能評價 · 并行大數(shù)組的前綴和（掃描） · 圖像卷積 · 使用Haar小波的一維DWT · OpenGL和Direct3D圖形互操作示例 · CUDA BLAS和FFT庫的使用示例 · CPU-GPU C—和C++—代碼集成 · 二項式期權定價模型 · Black-Scholes期權定價模型 · Monte-Carlo期權定價模型 · 并行Mersenne Twister（隨機數(shù)生成） · 并行直方圖 · 圖像去噪 · Sobel邊緣檢測濾波器 · MathWorks MATLAB? 新的基于1.1版CUDA的SDK 范例現(xiàn)在也已經發(fā)布了。
技術功能 ·在GPU（圖形處理器）上提供標準C編程語言 · 為在支持CUDA的NVIDIA GPU（圖形處理器）上進行并行計算而提供了統(tǒng)一的軟硬件解決方案 · CUDA兼容的GPU（圖形處理器）包括很多：從低功耗的筆記本上用的GPU到高性能的，多GPU的系統(tǒng)。 · 支持CUDA的。
3.顯卡核心參數(shù)基礎知識有哪些呢
CPU相當于大腦，我們可以將顯卡比喻為一名畫家，CPU（相當于先大腦構思）先需要告訴顯卡需要畫什么，這時顯卡就會按照CPU的要求畫出一張一張的圖片，一張一張的圖片我們可以稱之為幀數(shù)，接著顯示器會將這些圖片進行連貫高速播放，我們在顯示器中即可看到連貫的畫面。
性能好的顯卡（好的畫家）能夠畫出更多更好看的圖片，使得我們能夠通過顯示器看到的畫面就更加流暢，更加清晰。 顯卡架構：越新越好所謂的架構就是顯卡使用的技術，每一代的顯卡架構越新，技術就越成熟，計算能力越強，比方說，老式的汽車發(fā)動機與新型的發(fā)動機，新型的發(fā)動機可能會在老式的汽車發(fā)動機的基礎上出現(xiàn)新的改進，讓它更加性能更優(yōu)越，并且更加省油。
顯卡流處理器：越多越好我們每次在顯卡參數(shù)看見CUDA核心，就是所謂的顯卡的流處理器，簡稱SP，也可以稱之為渲染管，這也是顯卡重要的核心參數(shù)之一。流處理器的數(shù)量越多，那么顯卡的畫圖的能力就越強，速度也越快，可以理解為一個老畫家在畫圖。
（如果比較顯卡之間的流處理器數(shù)量，必須同一代的顯卡進行比較才有意義。 ） 核心頻率：越高越好如果核心頻率越高，那么顯卡的性能無疑也越強，性能強了那么就會造成功耗越高，反之，核心頻率低，性能就會弱，發(fā)熱量自然越小。
獨立顯卡顯存帶寬：顯存位寬*顯存頻率=顯存帶寬顯卡的顯存位寬可以比喻為馬路，馬路造的越寬，那么能夠通過的汽車就會越多，而顯存頻率可以比喻為汽車的速度，顯存頻率越快，數(shù)據傳輸速度就越快。 因此顯卡的位寬和頻率的性能影響較大。
顯存容量：顯存是顯卡臨時存儲的功能，顯存的重要性不及架構、流處理器、核心頻率、顯存帶寬，但是對于小白來說，基本都是以顯卡的顯存大小，來判斷顯卡的好壞，這是一個錯誤的觀念，導致了一些奸商會使用顯存的賣點來忽悠小白。 比方說，GTX1060 3G顯存顯卡，雖然只有3GB顯存，但是性能無疑比GTX1050Ti 4G顯存顯卡強。
大顯存也絕對有用，但是重要性不大，有一些大型游戲比較吃顯存，如果顯存不夠，性能再強，也會爆顯存。顯卡的顯存可以比喻為是一個停車場，若是停車場的馬路不夠寬（位寬），那么汽車的速度也不夠快（顯存頻率），那么停車場的吞吐量就會很小，即使超大停車場（大顯存）純屬浪費資源。
