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前言

本文是我学习CUDA课程的学习笔记，主要供自己以后温故知新，在此梳理一遍也算是二次学习。如对您有所帮助，不甚荣幸。初学CUDA，若所言有误，十分欢迎指正。如有侵权，请联系作者删除。

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一、什么是GPU？

图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU；又称显示核心、显卡、视觉处理器、显示芯片或绘图芯片）是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上执行绘图运算工作的微处理器。

二、什么是CUDA？

CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由英伟达NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU( 英语：General-purpose computing on graphics processing units，简称GPGPU或GP²U）)的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的运算，亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。CUDA 开发包（CUDA Toolkit ）只能将自家的CUDA C-语言（对OpenCL只有链接的功能），也就是执行于GPU的部分编译成PTX中间语言或是特定NVIDIA GPU架构的机器代码（NVIDIA 官方称为 “device code”）；而执行于中央处理器部分的C / C++代码（NVIDIA 官方称为 “host code”）仍依赖于外部的编译器，如Microsoft Windows下需要Microsoft Visual Studio；Linux下则主要依赖于GCC。

三、显卡结构示意图

下面是一张较新的显卡（TESLA V1000）示意图。绿色的都是核心，共5千多颗核心。

四、CPU vs GPU

1. GPU可以比CPU快几十倍：cpu:一般电脑拥有4-8个cpu核心，桌面机多的可以达到24个; GPU:可以达到5、6千个。运行速度非常快，
2. GPU在科学计算方面具有巨大潜力。
   

五、CPU与GPU的协作方式：

1. GPU与CPU通过高速接口相连：PCIe
2. GPU作为加速部件。
   

六、GPU应用：