CUDA並行編程與性能優化
徐佳寧
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商品描述
"《CUDA並行編程與性能優化》采用“原理剖析—代碼實現—性能調優”的教學設計，通過大量經過驗證的代碼實例與典型工程案例，幫助讀者深入理解並掌握CUDA編程技術。《CUDA並行編程與性能優化》分為3部分12章，第1部分介紹CUDA的基本原理與編程模型，涵蓋GPU硬件架構、線程模型、內存管理等基礎內容，並提供開發環境配置與性能優化的方法，幫助讀者快速上手CUDA編程。第2部分介紹高級並行編程技術，深入講解共享內存優化、線程同步、原子操作等性能調優技巧，並通過案例演示如何提升程序效率。第3部分介紹多GPU協同計算和分布式並行任務的解決方案，通過分子動力學案例演示CUDA在實際科學計算中的應用實踐。 《CUDA並行編程與性能優化》適用於希望快速上手GPU編程的初學者和開發人員，亦可作為高校開設CUDA編程和並行計算課程的教學用書或參考書。"
目錄大綱
目 錄
緒論 1
一、NVIDIA與GPU的崛起：驅動計算革新的核心力量 1
二、並行編程的意義：從串行計算到高性能計算的轉型 4
三、CUDA的誕生與發展：統一架構下的並行計算 6
第 1 部分 CUDA基礎理論與優化方法
第 1 章 GPU硬件架構與CUDA開發環境配置 10
1.1 CUDA設備架構詳解：流式多處理器、Warp機制與寄存器 10
1.1.1 SM的線程調度單元與計算核心分析 10
1.1.2 Warp與線程的並行執行模式與分支處理機制 11
1.1.3 寄存器分配與線程數的關系對性能的影響 13
1.1.4 初步演練：基於CUDA的核函數設計 14
1.2 CUDA工具鏈剖析：nvcc編譯器、CUDA運行時與驅動程序的差異 21
1.2.1 nvcc編譯器的優化選項與目標代碼生成分析 21
1.2.2 CUDA運行時API與驅動API的調用流程與性能對比 24
1.2.3 不同CUDA版本的驅動兼容性與遷移 26
1.3 多平臺開發環境配置：Windows、Linux與容器化環境的安裝與調試 31
1.3.1 Windows與Linux平臺CUDA開發環境的配置與常見問題 31
1.3.2 使用容器化工具（如Docker）搭建跨平臺CUDA開發環境 33
1.4 使用nvidia-smi進行GPU監控與設置：設備狀態查詢、溫度與功耗優化 35
1.4.1 查詢GPU內存占用、溫度與功耗的實時狀態信息 36
1.4.2 動態調整GPU的性能狀態與功耗限制 37
1.4.3 利用腳本自動化監控與批量配置多GPU設備 41
1.5 本章小結 47
1.6 思考題 48
第 2 章 線程與網格組織 49
2.1 CUDA線程模型：線程、線程塊與網格的硬件綁定 49
2.1.1 線程塊與SM映射關系對並行計算的影響 49
2.1.2 CUDA線程的生命周期與線程分組的硬件依賴 54
2.2 多維網格設計：線程索引計算與數據映射案例（矩陣乘法） 58
2.2.1 多維線程網格的設計方法與索引計算邏輯 58
2.2.2 基於二維和三維網格的矩陣乘法性能優化 61
2.3 線程塊大小的選擇與資源分配：共享內存與寄存器利用率的平衡 65
2.3.1 如何根據GPU硬件限制選擇線程塊大小 65
2.3.2 分析寄存器與共享內存對線程塊大小的影響 69
2.4 動態並行實現：在核函數中啟動新的網格 72
2.4.1 動態並行API調用的性能分析與應用場景 73
2.4.2 動態網格嵌套的調度與資源分配優化 75
2.5 Warp機制深度詳解與分支發散優化 78
2.5.1 Warp分支發散的檢測與分支規約技術 79
2.5.2 使用Warp Shuffle指令優化線程間數據交換 82
2.6 本章小結 86
2.7 思考題 86
第 3 章 內存管理與優化 88
3.1 CUDA內存層級剖析：全局內存、共享內存、寄存器與局部內存的特性 88
3.1.1 全局內存與共享內存的訪問特性與延遲分析 88
3.1.2 寄存器分配與局部內存溢出對性能的影響 91
3.2 全局內存合並訪問：矩陣轉置性能優化 94
3.2.1 訪存對齊與內存帶寬利用率優化技術 94
3.2.2 基於合並訪問的全局內存訪問優化案例 97
3.3 共享內存動態分配：數組歸約計算優化實現 99
3.3.1 動態共享內存分配的機制與對線程塊的影響 100
3.3.2 使用共享內存實現高效歸約計算的步驟與優化 103
3.4 L1、L2緩存行為調優：減少內存訪問延遲 106
3.4.1 緩存配置選項與性能優化 106
3.4.2 使用緩存命中率分析工具評估訪存效率 110
3.5 本章小結 115
3.6 思考題 115
第 4 章 CUDA程序的框架與數據傳輸 117
4.1 核函數設計與線程調度：基於線程索引的數據分片處理 117
4.1.1 使用線程索引分配數據塊與循環展開優化 117
4.1.2 核函數內存帶寬與線程調度的優化實例 120
4.2 主機與設備之間的數據傳輸優化：鎖頁內存與異步傳輸 123
4.2.1 使用鎖頁內存減少數據傳輸開銷的方法 124
4.2.2 異步數據傳輸的實現與核函數執行的重疊 125
4.3 內存分配與釋放：Unified Memory、cudaMallocManaged與cudaMemcpy的對比 128
4.3.1 Unified Memory與傳統顯式內存分配的對比案例 129
4.3.2 使用cudaMallocManaged實現跨設備數據共享 131
4.4 本章小結 138
4.5 思考題 138
第 5 章 常見錯誤檢測與調試工具 140
5.1 利用CUDA運行時API檢測錯誤：宏定義實現通用錯誤處理 140
5.1.1 常見CUDA錯誤代碼及其含義與處理方法 140
5.1.2 基於宏函數的通用錯誤檢測與日誌記錄實現 143
5.2 CUDA-MEMCHECK的使用：定位內存溢出與數據競爭問題 145
5.2.1 使用CUDA-MEMCHECK工具檢測內存越界訪問與未初始化變量 146
5.2.2 數據競爭檢測與消除方法的實際案例 148
5.3 核函數中的線程調試：Warp分支發散的識別與優化 150
5.3.1 使用printf調試核函數中的線程執行路徑 150
5.3.2 使用Nsight工具分析分支發散和Warp效率 152
5.4 使用Nsight調試工具分析性能瓶頸 154
5.4.1 Nsight Compute的熱點分析與性能優化步驟 154
5.4.2 使用Nsight Systems分析異步任務與流的重疊執行 156
5.4.3 案例：綜合使用調試與分析工具優化CUDA程序 159
5.5 本章小結 162
5.6 思考題 163
第 6 章 並行程序性能優化 165
6.1 數據傳輸與計算比例的優化：流式大規模矩陣乘法 165
6.1.1 數據傳輸與計算比值的分析與優化模型 165
6.1.2 流式分塊矩陣乘法的數據調度與計算重疊 168
6.2 算術強度與GPU利用率：高算術強度的算法設計原則 170
6.2.1 高算術強度算法的特征與GPU硬件適配 171
6.2.2 使用合並操作優化算術強度不足的算法 173
6.3 Warp收斂性與指令效率：解決線程分支發散的實際案例 175
6.3.1 Warp收斂效率分析與優化技術 175
6.3.2 指令融合與條件分支規約的性能提升方法 178
6.4 並行規模的調優：塊矩陣分解的性能優化 180
6.4.1 分塊策略與線程塊規模對性能的影響 180
6.4.2 動態調整並行規模適應不同數據集的實現 182
6.5 本章小結 186
6.6 思考題 186
第 2 部分 高級優化與並行技術
第 7 章 全局內存與共享內存的深入應用 189
7.1 全局內存訪問對齊與合並 189
7.1.1 合並訪問的硬件機制與對齊優化技巧 189
7.1.2 非對齊訪問場景的性能分析與規避 192
7.2 共享內存的Bank沖突解決：矩陣塊劃分與線程分組優化案例 194
7.2.1 共享內存Bank沖突的檢測與分析工具使用 194
7.2.2 矩陣塊劃分與線程分組對Bank沖突的消除 197
7.3 使用共享內存進行復雜計算：塊矩陣轉置與求和 200
7.3.1 塊矩陣操作中的共享內存分配與使用 200
7.3.2 使用共享內存提升矩陣轉置與求和性能 202
7.3.3 求解大型矩陣的奇異值分解加速運算 205
7.4 本章小結 210
7.5 思考題 210
第 8 章 原子操作與線程同步 212
8.1 CUDA原子函數的實現機制：基於原子加的直方圖計算 212
8.1.1 原子函數在硬件上的實現原理與性能影響 212
8.1.2 使用原子加實現並行直方圖的完整代碼示例 215
8.2 Warp級同步與線程塊同步：避免數據競爭的高效實現 218
8.2.1 Warp級同步的實現與性能提升案例 218
8.2.2 使用_ _syncthreads避免線程塊間數據競爭 221
8.3 高效歸約算法：基於Shuffle指令的無鎖歸約實現 224
8.3.1 Shuffle指令的實現機制與無鎖歸約的應用 224
8.3.2 Warp級歸約在大規模數據處理中的優化應用 227
8.4 協作組的高級用法：使用線程塊協作完成前綴和 229
8.4.1 使用協作組完成高效數據共享與同步 229
8.4.2 基於線程塊的前綴和計算案例實現 232
8.5 本章小結 237
8.6 思考題 237
第 9 章 CUDA流與異步操作 239
9.1 非默認流的設計與實現：多核函數異步並發執行案例 239
9.1.1 非默認流的創建與核函數綁定技術 239
9.1.2 多流並發執行的性能對比與優化 241
9.2 異步數據傳輸與核函數執行的重疊：優化矩陣分塊傳輸 243
9.2.1 異步API實現數據傳輸與核函數的並行 244
9.2.2 流內任務重疊的矩陣分塊傳輸優化實現 246
9.3 流優先級與調度策略：復雜場景下的多任務優化案例 248
9.3.1 設置流優先級的策略與實現細節 249
9.3.2 多任務場景下的流調度與資源分配優化 251
9.3.3 基於CUDA流和異步操作優化大規模矩陣加法 253
9.4 本章小結 257
9.5 思考題 257
第 10 章 CUDA標準庫與算法優化 259
10.1 Thrust庫：設備向量與疊代器 259
10.1.1 Thrust設備向量的存儲與操作詳解 259
10.1.2 使用Thrust疊代器實現復雜數據轉換 263
10.2 cuBLAS庫：大規模矩陣乘法 265
10.2.1 cuBLAS矩陣運算API解析與參數配置 265
10.2.2 使用cuBLAS庫實現高效矩陣乘法 267
10.3 cuRAND庫：偽隨機數與高斯分布的生成算法 270
10.3.1 cuRAND庫偽隨機數生成的原理與實現 270
10.3.2 高斯分布生成在數據模擬中的實際應用 272
10.3.3 基於CUDA的FR共軛梯度下降最優算法優化案例 273
10.4 本章小結 278
10.5 思考題 279
第 3 部分 分布式計算與實踐應用
第 11 章 高級並行編程技術 281
11.1 多GPU並行計算：矩陣分塊處理與設備間數據傳輸 281
11.1.1 基於多GPU的矩陣分塊傳輸與計算調度 281
11.1.2 使用MPI實現多GPU間的數據分配與同步 284
11.2 GPU與CPU協同計算：通過異構並行實現復雜任務分解 287
11.2.1 異構計算的任務劃分策略與性能對比 287
11.2.2 CPU與GPU協同執行復雜計算的完整實現 291
11.3 分布式CUDA程序：基於MPI的多節點計算 296
11.3.1 使用MPI與CUDA實現多節點矩陣計算 296
11.3.2 分布式CUDA程序的性能測試與優化 299
11.4 動態調度與負載均衡：解決多任務分配的性能瓶頸 301
11.4.1 任務動態分配與負載均衡算法實現 301
11.4.2 高並發環境下的資源調度優化 303
11.5 本章小結 308
11.6 思考題 308
第 12 章 應用案例：分子動力學模擬 310
12.1 基礎算法分析：分子間作用力計算的並行實現 310
12.1.1 分子間作用力計算的GPU並行化 310
12.1.2 數據分塊與作用力求解中的線程分配 313
12.2 CUDA優化：使用塊分解法加速力矩與能量計算 315
12.2.1 基於塊分解法的能量計算優化 315
12.2.2 使用共享內存加速力矩計算的案例實現 318
12.3 性能測試與驗證：能量守恒與計算效率分析 320
12.3.1 分子動力學模擬中能量守恒的驗證方法 321
12.3.2 使用性能分析工具評估模擬效率 323
12.4 綜合優化：多GPU版本分子動力學模擬的完整實現 325
12.4.1 使用多GPU分解模型進行並行計算的實現 325
12.4.2 多GPU協同計算下的性能優化與結果驗證 328
12.5 本章小結 335
12.6 思考題 335
