《GPU高性能编程cuda实战》读书笔记（未完待续）

第一章：为什么需要cuda

用GPU能实现很强的并行计算，cudac是对c进行了一定的扩展，学习cudac只需要c语言的基础即可，不需要opengl或者DX的知识。当然书中这里的意思其实是指，如果只是用GPU来计算的话，是不需要图形学和opengl，DX的知识的，但是如果你要做图形图像的应用，当然需要具备这些知识，比如后来提到的cuda跟opengl或者DX的互操作。

第二章：入门

这一章主要是简要介绍cuda开发环境的搭建。其实书中不够详细，看了书是不知道具体怎么操作的。所以我是看了官网和一些人的博客来为自己机器搭建了开发环境的。自己还总结了一下http://blog.csdn.net/linger2012liu/article/details/20907607

第三章：cudac简介

学习了第一个helloworld的cuda程序。知道了原来一个cuda程序中，有cpu执行的代码，也有设备执行的代码，即在GPU执行。我们通过在cpu代码中调用核函数，让GPU代码执行。

还有一个小程序，学会了如何查询GPU的一些属性，比如GPU的计算能力。

第四章：cudac并行编程

第一个程序：这个例子是计算两个向量的相加，启用多个线程块来实现并行计算。

第二程序：一个Julia集的图像显示，了解了二维的线程格来表示多个线程块，其中julia计算没关注，还有图像的显示是调用了封装好了的类，也不关注。

第五章：线程协作

通过这章，才完全了解cuda的线程模型，有些概念，比如线程格，线程块，线程，这些还分为一维和二维的，要学会怎么获取当前函数执行所在的线程，线程块。自己也总结了一下http://blog.csdn.net/linger2012liu/article/details/20933647

共享内存:通过__shared__关键字来申请。共享内存缓冲区驻留在物理GPU上，访问速度高于普通缓冲区。所谓的共享内存，是指同一线程块中，里面线程共享。 线程同步也是。块与块之间不影响。（p64）

因为共享内存会引发竟态现象，这里介绍了通过线程同步（syncthreads）的方法来避免。当某些线程需要执行一条指令，而其他线程不需要执行时，这种情况就成为线程发散。cuda架构规定，除非线程块中的每个线程都执行了syncthreads(),否则没有任何线程能执行syncthreads之后的指令。

这里还学会了一个小技巧，就是当计算的任务数量超过了总的线程数量的限制的时候，得把任务分解，按线程数量来分，相当于让一个线程串行计算几个任务。

第六章：常量内存与事件

知道了使用常量内存可以提高性能，

对常量内存的单次读操作可以广播到其他的邻近线程（线程束），

常量内存的数据将缓存起来，对相同地址的连续读操作不会产生额外的内存通信量。

GPU 常量声明：

_constant_Sphere s[SPHERES];

常量初始化：从CPU拷贝到GPU，cudaMemcpyToSymbol

线程束，常量，缓存，内存

这章还提到使用事件来计算时间来测量性能。

cudaEventSynchronize 等待GPU 事件完成

cudaEventDestroy

其实对这个同步函数不是很理解，代码的使用是这样的

//get stop time, and display the timing results

HANDLE_ERROR(cudaEventRecord( stop, 0 ) );

HANDLE_ERROR(cudaEventSynchronize( stop ) );

为啥cudaEventSynchronize 在cudaEventRecord 之后，而不是之前呢。

第七章：纹理内存

一维纹理和二维纹理内存

纹理内存是只读内存

纹理内存适用场景：内存访问存在大量空间局部性，一个线程读取的位置可能与邻近线程读取的位置非常接近

第八章：图形互操作性

之前的章节图像的显示都是用到了封装的一个类，叫CPUBitmap，该类的实现是把图像数据通过CPU调用驱动程序。本章主要是直接让GPU调用驱动程序，直接显示图像。这一章节要懂一点opengl的知识才能看懂。由于自己也是关注并行计算，而不是图像显示，先不用深入。

共享数据缓冲区是cuda核函数和opengl渲染操作之间实现互操作的关键部分。

要在执行绘制任务之前取消映射，这是为了确保应用程序的cuda部分和图形部分之间实现同步，使得在cudaGraphicsUnmapResourese之前的所有cuda操作完成之后，才会开始执行图形调用。

第九章：原子性

高并发总是会涉及到一些原子性的操作的问题。书中的有一个反面例子，当大量线程同时要操作同一块内存时，使用了原子操作，结果导致这些操作串行化，计算效率反而降低了。由于这个例子用到的是全局的内存，所以所有线程块的所有线程都会参与竞争。书中的优化发方法是，通过加入共享内存来减少竞争。例子不错，是关于字符直方图统计的。

第十章：流

cuda 流表示一个GPU操作队列，并且该队列中的操作将以指定的顺序执行。

宽度优先使用流

支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDAC核函数的同时，还能在设备与主机之间

执行复制操作。可以使用多个流来实现这种计算与数据传输的重叠。

硬件在处理内存复制和核函数执行时分别采用不同的引擎:内存复制引擎和核函数执行引擎

我们之所以可以提高效率，是因为存在这么一种情况：stream0在执行内存复制的时候，stream1可以执行计算。内存复制引擎和核函数执行引擎可以同时运作，但是同一流的操作是串行的。

第十一章：多GPU的cudac

第十二章：后记

介绍了一些cuda工具库，学习资源，挺有用的。

原文：http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/21243865