GPU-CUDA技術培訓課程大綱
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培訓對象:
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適合具備C/C++編程基礎,希望系統(tǒng)掌握GPU并行計算技術、利用CUDA加速應用開發(fā)的軟件工程師、算法工程師、高性能計算研究人員及相關專業(yè)高年級學生。
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培訓目標:
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完成本課程后,學員將能夠深入理解GPU體系架構和CUDA編程模型,掌握CUDA程序開發(fā)、調試和性能優(yōu)化的完整流程,熟練使用各類存儲器優(yōu)化技術,能夠獨立編寫高效的自定義CUDA內核,并了解cuBLAS、cuFFT等常用CUDA庫的應用,具備將實際算法遷移到GPU平臺并實現顯著加速的能力。
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培訓內容:
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(1)GPU體系架構與并行計算基礎:理解GPU與CPU的架構差異,掌握GPU的發(fā)展歷程和可編程GPU的工作流程。學習SIMT(單指令多線程)執(zhí)行模型、線程層次結構(網格、線程塊、線程)以及GPU存儲體系(全局內存、共享內存、寄存器、常量內存、紋理內存)的組織方式。了解CUDA作為NVIDIA原生編程模型在并行控制方面的優(yōu)勢。
(2)CUDA編程模型與開發(fā)環(huán)境搭建:學習CUDA編程模型的核心概念,包括內核函數定義與調用、線程組織方式、內置變量(threadIdx、blockIdx、blockDim)和API函數。搭建CUDA開發(fā)環(huán)境,掌握NVCC編譯器使用、項目配置和調試工具(NVIDIA Nsight、CUDA-GDB)的應用。編寫第一個CUDA程序,實現向量加法并理解主機與設備間的數據傳遞機制。
(3)CUDA內存管理與數據遷移:掌握CUDA API進行設備內存分配(cudaMalloc)、釋放(cudaFree)和主機-設備間數據拷貝(cudaMemcpy)。理解頁鎖定內存(pinned memory)、統(tǒng)一內存(unified memory)的應用場景,優(yōu)化CPU與GPU之間的內存遷移,減少數據傳輸開銷。
(4)CUDA存儲器優(yōu)化技術:深入理解各類存儲器的特性與適用場景。掌握全局內存的合并訪問原則,利用共享內存減少全局內存訪問次數,使用常量內存和紋理內存加速特定訪問模式。學習寄存器壓力管理、本地內存溢出及bank conflict的避免策略。
(5)線程層次結構與執(zhí)行模型:掌握CUDA線程、塊和網格的配置方法以定義并行度。理解線程束調度原理與過程、延遲隱藏原則和設備占用率的計算方法,能夠根據硬件資源合理配置內核執(zhí)行參數以最大化利用率。
(6)同步與原子操作:學習塊內同步(__syncthreads)和網格級同步機制。掌握原子操作(atomicAdd等)的原理與應用場景,解決并行計算中的競態(tài)條件,實現直方圖計算等需要共享數據更新的算法。
(7)CUDA流與異步并發(fā)執(zhí)行:學習CUDA流(Streams)實現計算與數據傳輸的重疊,提高設備利用率。掌握異步并發(fā)執(zhí)行和事件同步機制,使用CUDA事件進行性能計時和依賴管理。了解多CUDA流編程模型和任務劃分策略。
(8)并行算法模式與CUDA實現:掌握GPU上常見并行算法的設計模式,包括規(guī)約(Reduce)、掃描(Scan/Prefix Sum)。實現并行規(guī)約算法進行數組求和,理解Kogge-Stone與Brent-Kung等不同掃描算法的實現與優(yōu)化。
(9)CUDA性能分析與調試工具:使用NVIDIA Nsight Systems、Nsight Compute進行CUDA代碼的性能分析,識別性能瓶頸和熱點。掌握CUDA-MEMCHECK檢測內存錯誤和泄漏,使用NVTX注解進行精細化性能標注。
(10)CUDA庫的應用:了解CUDA生態(tài)系統(tǒng)提供的常用庫,包括cuBLAS(線性代數)、cuFFT(快速傅里葉變換)、cuRAND(隨機數生成)、Thrust(C++模板庫)和CUB(CUDA原語庫)。學習如何利用這些庫加速應用開發(fā),避免重復造輪子。
(11)多GPU編程技術:掌握多GPU編程模型和任務劃分策略。學習使用NCCL(NVIDIA集合通信庫)實現多GPU間高效通信。了解點對點通信和多GPU數據并行模式的基本原理。
(12)綜合項目實戰(zhàn):結合所學知識,完成一個完整的GPU加速項目(如圖像處理、矩陣運算、卷積計算或機器學習應用)。涵蓋算法設計、CUDA內核實現、性能優(yōu)化、功能驗證和結果分析的全流程,形成規(guī)范的項目報告。
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