GPU并行计算与CUDA编程02.pdf

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2017-07-15 发布于浙江
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GPU并行计算与CUDA编程02

GPU并行计算与CUDA编程第2课 DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ）本周介绍内容  1. 并行编程的通讯模式  1.1 什么是通讯模式  1.2 常见通讯模式的类型和原来  2. GPU硬件模式  2.1 GPU ，SM(流处理器) ，Kernel(核) ，thread block(线程块) ，线程  3. CUDA编程模型  3.1 CUDA编程模型的优点和缺点  3.2 CUDA编程编程模型的一些原则  3.3 CUDA内存模型  3.4 同步性synchronisation和屏障barrier  3.5 编程模型  4. 开始编写CUDA程序  4.1 GPU程序的一般步骤  4.2 第一个GPU程序讲解——并行求平方 DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ） 1. 并行编程的通讯模式（Communication Patterns ） 1.1 什么是通讯模式 1.2 通讯模式的类型和原理 DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ） 1.1 通讯模式(Communication Patterns)  并行计算：非常多的线程在合作解决一个问题 Communication  内存： DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ） 1.2 常见通信模式  1. 映射Map  2. 聚合gather  3. 分散scatter  4. 模板stencil  5. 转换transpose  6. 压缩reduce  7. 重排scan/sort DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ）  1. 映射Map  输入输入关系：一一对应(one-to-one)  例子：每个元素倍数扩大，y[i]=3*x[i] DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ）  2.聚合gatter  输入输出关系：多对一(many-to-one)  例子：每相邻3个元素求平均，y[i]=(x[i-1]+x[i]+x[i+1])/3 DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ）  3.分散scatter  输入输出关系：一对多(one-to-many) DATAGURU专业数据分析社区第一版讲师罗韵（WeChat ：LaurenLuoYun ）  4.模板stencil ：以固定的模式读取相邻的内存数值  输入输出关系