CUDA并行编程与性能优化_徐佳宁_9787302691396

"《CUDA并行编程与性能优化》采用原理剖析代码实现性能调优的教学设计，通过大量经过验证的代码实例与典型工程案例，帮助读者深入理解并掌握CUDA编程技术。《CUDA并行编程与性能优化》分为3部分12章，第1部分介绍CUDA的基本原理与编程模型，涵盖GPU硬件架构、线程模型、内存管理等基础内容，并提供开发环境配置与性能优化的方法，帮助读者快速上手CUDA编程。第2部分介绍高级并行编程技术，深入讲解共享内存优化、线程同步、原子操作等性能调优技巧，并通过案例演示如何提升程序效率。第3部分介绍多GPU协同计算和分布式并行任务的解决方案，通过分子动力学案例演示CUDA在实际科学计算中的应用实践。《CUDA并行编程与性能优化》适用于希望快速上手GPU编程的初学者和开发人员，亦可作为高校开设CUDA编程和并行计算课程的教学用书或参考书。"

前言
近年来，伴随科学研究与工程计算需求的指数级增长，传统串行计算模式在应对大规模数据处理及高复杂度计算任务时愈发显现出性能瓶颈。在此背景下，GPU凭借其卓越的计算吞吐量与能效比优势，已发展成为高性能计算领域的核心驱动力。NVIDIA推出的CUDA（Compute Unified Device Architecture）统一计算架构，为GPU并行计算构建了功能完备且灵活高效的开发平台，在科学计算、人工智能、图形处理等关键领域实现了计算效能的跨越式提升。
本书系统构建了从基础理论到工程实践的完整CUDA技术体系，通过渐进式知识体系的讲解满足多维度学习需求：既为初学者提供清晰的入门路径，又为有一定经验的开发者深入复杂计算场景提供进阶指导。全书采用原理剖析代码实现性能调优三位一体的教学设计，通过大量经过验证的代码实例与典型工程案例，深度剖析CUDA编程的核心技术与性能优化策略。
本书共分3部分12章，具体介绍如下：
第1部分（第1~6章）CUDA编程基础理论与优化方法
本部分内容系统讲解CUDA编程的理论基础与性能优化的关键方法，通过硬件架构解析、编程模型设计、内存管理优化及调试工具实践，为开发者构建高效的CUDA程序提供全方位指导。
第1章从CUDA编程模型入手，解析GPU并行架构的核心特征与线程组织机制，建立并行计算的底层认知。第2章详细介绍CUDA线程模型、多维网格设计、线程块大小选择，以及动态并行与Warp分支优化技术。第3章深入剖析CUDA内存层级（全局内存、共享内存、寄存器、局部内存）的特性与访问延迟，重点讲解全局内存合并访问、共享内存动态分配、L1/L2缓存调优等技术。第4~6章通过案例和实验演示核函数设计、数据传输优化、Warp效率提升、线程分支规约等核心技术，逐步引导读者掌握CUDA编程的基本技能。
第2部分（第7~10章）高级优化与并行技术
本部分内容介绍CUDA编程的高级优化技术与并行计算模式，从内存管理、线程同步、异步操作到标准库应用，系统讲解了提升GPU计算性能的核心方法，并通过实际案例分析不同场景下的优化策略。
第7章和第8章深入讲解全局内存与共享内存的应用、原子操作与线程同步等优化技巧，为构建高效稳定的并行程序奠定基础。第9章和第10章聚焦CUDA流与异步操作、标准库（如cuBLAS、cuRAND）和算法优化，讲解如何利用流实现多任务并行调度，提高程序性能与开发效率。
第3部分（第11章和第12章）分布式计算与实践应用
本部分内容介绍CUDA在分布式计算领域的扩展应用，涵盖多GPU并行、异构计算、分布式编程及实际案例优化，旨在解决大规模计算任务的性能瓶颈与资源调度问题。
第11章介绍多GPU协同计算、分布式CUDA程序开发、任务调度与负载均衡等内容，演示如何在复杂异构计算环境中提升性能。第12章通过分子动力学模拟案例，实现多GPU优化、分子间作用力计算与能量优化，全面演示CUDA编程在科学计算中的应用实践。
本书理论兼备实践，每个技术点均配备可运行的示例加以验证。循序渐进，由浅入深，不仅是初学者掌握CUDA编程的系统性教程，也可作为有经验的开发者高效实践并行计算的工具书，亦可作为高校开设CUDA编程和并行计算课程的教学用书或参考书。
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著者
2025年4月

目录
绪论 1
一、NVIDIA与GPU的崛起：驱动计算革新的核心力量 1
二、并行编程的意义：从串行计算到高性能计算的转型 4
三、CUDA的诞生与发展：统一架构下的并行计算 6
第 1 部分 CUDA基础理论与优化方法
第 1 章 GPU硬件架构与CUDA开发环境配置 10
1.1 CUDA设备架构详解：流式多处理器、Warp机制与寄存器 10
1.1.1 SM的线程调度单元与计算核心分析 10
1.1.2 Warp与线程的并行执行模式与分支处理机制 11
1.1.3 寄存器分配与线程数的关系对性能的影响 13
1.1.4 初步演练：基于CUDA的核函数设计 14
1.2 CUDA工具链剖析：nvcc编译器、CUDA运行时与驱动程序的差异 21
1.2.1 nvcc编译器的优化选项与目标代码生成分析 21
1.2.2 CUDA运行时API与驱动API的调用流程与性能对比 24
1.2.3 不同CUDA版本的驱动兼容性与迁移 26
1.3 多平台开发环境配置：Windows、Linux与容器化环境的安装与调试 31
1.3.1 Windows与Linux平台CUDA开发环境的配置与常见问题 31
1.3.2 使用容器化工具（如Docker）搭建跨平台CUDA开发环境 33
1.4 使用nvidia-smi进行GPU监控与设置：设备状态查询、温度与功耗优化 35
1.4.1 查询GPU内存占用、温度与功耗的实时状态信息 36
1.4.2 动态调整GPU的性能状态与功耗限制 37
1.4.3 利用脚本自动化监控与批量配置多GPU设备 41
1.5 本章小结 47
1.6 思考题 48
第 2 章线程与网格组织 49
2.1 CUDA线程模型：线程、线程块与网格的硬件绑定 49
2.1.1 线程块与SM映射关系对并行计算的影响 49
2.1.2 CUDA线程的生命周期与线程分组的硬件依赖 54
2.2 多维网格设计：线程索引计算与数据映射案例（矩阵乘法） 58
2.2.1 多维线程网格的设计方法与索引计算逻辑 58
2.2.2 基于二维和三维网格的矩阵乘法性能优化 61
2.3 线程块大小的选择与资源分配：共享内存与寄存器利用率的平衡 65
2.3.1 如何根据GPU硬件限制选择线程块大小 65
2.3.2 分析寄存器与共享内存对线程块大小的影响 69
2.4 动态并行实现：在核函数中启动新的网格 72
2.4.1 动态并行API调用的性能分析与应用场景 73
2.4.2 动态网格嵌套的调度与资源分配优化 75
2.5 Warp机制深度详解与分支发散优化 78
2.5.1 Warp分支发散的检测与分支规约技术 79
2.5.2 使用Warp Shuffle指令优化线程间数据交换 82
2.6 本章小结 86
2.7 思考题 86
第 3 章内存管理与优化 88
3.1 CUDA内存层级剖析：全局内存、共享内存、寄存器与局部内存的特性 88
3.1.1 全局内存与共享内存的访问特性与延迟分析 88
3.1.2 寄存器分配与局部内存溢出对性能的影响 91
3.2 全局内存合并访问：矩阵转置性能优化 94
3.2.1 访存对齐与内存带宽利用率优化技术 94
3.2.2 基于合并访问的全局内存访问优化案例 97
3.3 共享内存动态分配：数组归约计算优化实现 99
3.3.1 动态共享内存分配的机制与对线程块的影响 100
3.3.2 使用共享内存实现高效归约计算的步骤与优化 103
3.4 L1、L2缓存行为调优：减少内存访问延迟 106
3.4.1 缓存配置选项与性能优化 106
3.4.2 使用缓存命中率分析工具评估访存效率 110
3.5 本章小结 115
3.6 思考题 115
第 4 章 CUDA程序的框架与数据传输 117
4.1 核函数设计与线程调度：基于线程索引的数据分片处理 117
4.1.1 使用线程索引分配数据块与循环展开优化 117
4.1.2 核函数内存带宽与线程调度的优化实例 120
4.2 主机与设备之间的数据传输优化：锁页内存与异步传输 123
4.2.1 使用锁页内存减少数据传输开销的方法 124
4.2.2 异步数据传输的实现与核函数执行的重叠 125
4.3 内存分配与释放：Unified Memory、cudaMallocManaged与cudaMemcpy的对比 128
4.3.1 Unified Memory与传统显式内存分配的对比案例 129
4.3.2 使用cudaMallocManaged实现跨设备数据共享 131
4.4 本章小结 138
4.5 思考题 138
第 5 章常见错误检测与调试工具 140
5.1 利用CUDA运行时API检测错误：宏定义实现通用错误处理 140
5.1.1 常见CUDA错误代码及其含义与处理方法 140
5.1.2 基于宏函数的通用错误检测与日志记录实现 143
5.2 CUDA-MEMCHECK的使用：定位内存溢出与数据竞争问题 145
5.2.1 使用CUDA-MEMCHECK工具检测内存越界访问与未初始化变量 146
5.2.2 数据竞争检测与消除方法的实际案例 148
5.3 核函数中的线程调试：Warp分支发散的识别与优化 150
5.3.1 使用printf调试核函数中的线程执行路径 150
5.3.2 使用Nsight工具分析分支发散和Warp效率 152
5.4 使用Nsight调试工具分析性能瓶颈 154
5.4.1 Nsight Compute的热点分析与性能优化步骤 154
5.4.2 使用Nsight Systems分析异步任务与流的重叠执行 156
5.4.3 案例：综合使用调试与分析工具优化CUDA程序 159
5.5 本章小结 162
5.6 思考题 163
第 6 章并行程序性能优化 165
6.1 数据传输与计算比例的优化：流式大规模矩阵乘法 165
6.1.1 数据传输与计算比值的分析与优化模型 165
6.1.2 流式分块矩阵乘法的数据调度与计算重叠 168
6.2 算术强度与GPU利用率：高算术强度的算法设计原则 170
6.2.1 高算术强度算法的特征与GPU硬件适配 171
6.2.2 使用合并操作优化算术强度不足的算法 173
6.3 Warp收敛性与指令效率：解决线程分支发散的实际案例 175
6.3.1 Warp收敛效率分析与优化技术 175
6.3.2 指令融合与条件分支规约的性能提升方法 178
6.4 并行规模的调优：块矩阵分解的性能优化 180
6.4.1 分块策略与线程块规模对性能的影响 180
6.4.2 动态调整并行规模适应不同数据集的实现 182
6.5 本章小结 186
6.6 思考题 186
第 2 部分高级优化与并行技术
第 7 章全局内存与共享内存的深入应用 189
7.1 全局内存访问对齐与合并 189
7.1.1 合并访问的硬件机制与对齐优化技巧 189
7.1.2 非对齐访问场景的性能分析与规避 192
7.2 共享内存的Bank冲突解决：矩阵块划分与线程分组优化案例 194
7.2.1 共享内存Bank冲突的检测与分析工具使用 194
7.2.2 矩阵块划分与线程分组对Bank冲突的消除 197
7.3 使用共享内存进行复杂计算：块矩阵转置与求和 200
7.3.1 块矩阵操作中的共享内存分配与使用 200
7.3.2 使用共享内存提升矩阵转置与求和性能 202
7.3.3 求解大型矩阵的奇异值分解加速运算 205
7.4 本章小结 210
7.5 思考题 210
第 8 章原子操作与线程同步 212
8.1 CUDA原子函数的实现机制：基于原子加的直方图计算 212
8.1.1 原子函数在硬件上的实现原理与性能影响 212
8.1.2 使用原子加实现并行直方图的完整代码示例 215
8.2 Warp级同步与线程块同步：避免数据竞争的高效实现 218
8.2.1 Warp级同步的实现与性能提升案例 218
8.2.2 使用_ _syncthreads避免线程块间数据竞争 221
8.3 高效归约算法：基于Shuffle指令的无锁归约实现 224
8.3.1 Shuffle指令的实现机制与无锁归约的应用 224
8.3.2 Warp级归约在大规模数据处理中的优化应用 227
8.4 协作组的高级用法：使用线程块协作完成前缀和 229
8.4.1 使用协作组完成高效数据共享与同步 229
8.4.2 基于线程块的前缀和计算案例实现 232
8.5 本章小结 237
8.6 思考题 237
第 9 章 CUDA流与异步操作 239
9.1 非默认流的设计与实现：多核函数异步并发执行案例 239
9.1.1 非默认流的创建与核函数绑定技术 239
9.1.2 多流并发执行的性能对比与优化 241
9.2 异步数据传输与核函数执行的重叠：优化矩阵分块传输 243
9.2.1 异步API实现数据传输与核函数的并行 244
9.2.2 流内任务重叠的矩阵分块传输优化实现 246
9.3 流优先级与调度策略：复杂场景下的多任务优化案例 248
9.3.1 设置流优先级的策略与实现细节 249
9.3.2 多任务场景下的流调度与资源分配优化 251
9.3.3 基于CUDA流和异步操作优化大规模矩阵加法 253
9.4 本章小结 257
9.5 思考题 257
第 10 章 CUDA标准库与算法优化 259
10.1 Thrust库：设备向量与迭代器 259
10.1.1 Thrust设备向量的存储与操作详解 259
10.1.2 使用Thrust迭代器实现复杂数据转换 263
10.2 cuBLAS库：大规模矩阵乘法 265
10.2.1 cuBLAS矩阵运算API解析与参数配置 265
10.2.2 使用cuBLAS库实现高效矩阵乘法 267
10.3 cuRAND库：伪随机数与高斯分布的生成算法 270
10.3.1 cuRAND库伪随机数生成的原理与实现 270
10.3.2 高斯分布生成在数据模拟中的实际应用 272
10.3.3 基于CUDA的FR共轭梯度下降最优算法优化案例 273
10.4 本章小结 278
10.5 思考题 279
第 3 部分分布式计算与实践应用
第 11 章高级并行编程技术 281
11.1 多GPU并行计算：矩阵分块处理与设备间数据传输 281
11.1.1 基于多GPU的矩阵分块传输与计算调度 281
11.1.2 使用MPI实现多GPU间的数据分配与同步 284
11.2 GPU与CPU协同计算：通过异构并行实现复杂任务分解 287
11.2.1 异构计算的任务划分策略与性能对比 287
11.2.2 CPU与GPU协同执行复杂计算的完整实现 291
11.3 分布式CUDA程序：基于MPI的多节点计算 296
11.3.1 使用MPI与CUDA实现多节点矩阵计算 296
11.3.2 分布式CUDA程序的性能测试与优化 299
11.4 动态调度与负载均衡：解决多任务分配的性能瓶颈 301
11.4.1 任务动态分配与负载均衡算法实现 301
11.4.2 高并发环境下的资源调度优化 303
11.5 本章小结 308
11.6 思考题 308
第 12 章应用案例：分子动力学模拟 310
12.1 基础算法分析：分子间作用力计算的并行实现 310
12.1.1 分子间作用力计算的GPU并行化 310
12.1.2 数据分块与作用力求解中的线程分配 313
12.2 CUDA优化：使用块分解法加速力矩与能量计算 315
12.2.1 基于块分解法的能量计算优化 315
12.2.2 使用共享内存加速力矩计算的案例实现 318
12.3 性能测试与验证：能量守恒与计算效率分析 320
12.3.1 分子动力学模拟中能量守恒的验证方法 321
12.3.2 使用性能分析工具评估模拟效率 323
12.4 综合优化：多GPU版本分子动力学模拟的完整实现 325
12.4.1 使用多GPU分解模型进行并行计算的实现 325
12.4.2 多GPU协同计算下的性能优化与结果验证 328
12.5 本章小结 335
12.6 思考题 335

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