本文档旨在为开发者提供CUDA优化方面的指导，帮助您更高效地利用GPU资源。

优化原则

  • 数据传输优化：尽量减少主机与GPU之间的数据传输，优化数据传输模式。
  • 内存访问优化：合理使用共享内存和常量内存，减少全局内存访问。
  • 并行计算优化：合理分配线程，避免线程冲突，提高并行度。

示例代码

以下是一个简单的CUDA示例代码，演示了如何使用GPU进行计算：

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    c[index] = a[index] + b[index];
}

int main() {
    // ... 省略初始化和错误处理 ...

    add<<<gridSize, blockSize>>>(a, b, c);

    // ... 省略释放资源 ...

    return 0;
}

扩展阅读

更多CUDA优化技巧，请参考本站CUDA优化最佳实践。

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CUDA架构

CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。以下是CUDA架构的示意图：

CUDA_architecture