1、高性能计算笔记（3/3）GPU篇/CUDAGPU架构与概念cpu与GPU的连接：CPU和GPU之间通过PCI bus连接。我们常说的内存RAM一般指CPU使用到的内存，而GPU自己单独的RAM称为显存。GPU类型：GPU分为集成式（integrated）和独立式（DIScrete）。
2、【CUDA学习笔记】CUDA简介CUDA简介 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种异构计算平台，由NVIDIA公司开发，旨在提供GPU编程的简易接口。CUDA使得开发者能够利用NVIDIA的GPU进行通用计算，从而加速计算密集型任务。 异构架构 在了解CUDA之前，首先需要理解异构架构的概念。
3、编写内核函数BSMTMKernel，该函数在GPU的每个核上执行期权定价的并行计算。内核函数可以采用差分法等方法计算希腊字母，以满足Basel III等监管要求。此外，还需注意以下几点：性能优势：使用CUDA进行GPU计算可以显著提高金融计算的效率，尤其对于大规模期权定价等复杂计算任务。
4、GPU：适合并行计算密集型任务，如图形处理、深度学习等。GPU的优势在于大规模并行计算，具有强大的浮点运算能力和高带宽内存。CPU：适合执行单线程的通用任务，如操作系统、串行代码执行等。CPU在单线程性能上有较强优势，具有复杂的控制逻辑和高速缓存。
1、GPU编程1：硬件初探的答案如下： GPU硬件基础： GPU是专为图像和图形运算设计的处理器，其计算特点主要体现在高速并行处理和低速数据读取上。 与CPU相比，GPU更适合处理数据并行的计算密集任务，而CPU则更适合控制密集任务。 不同厂商的GPU架构有所区别，如amd的GP104架构和NVIDIA的Ampere架构。
2、硬件基础 主板上，AMD Socket A主板和显卡硬件如NVIDIA GPU架构有所区别，如AMD的GP104架构图和NVIDIA的Ampere架构系列如A100和GA102。GPU架构发展历经GTX Pascal和Ampere，如RTX 3090拥有强大的10496 CUDA核心和24GB GDDR6X内存，用于8K游戏等高性能应用。
3、CUDA编程中，关于stream和Concurrency的初步理解如下： CUDA程序的并发性 kernel level concurrency：指一个任务由GPU上的多个线程并行执行，旨在最大化单个任务的计算效率。 grid level concurrency：指多个任务同时在GPU上执行，通过并行执行多个任务来充分利用GPU的计算资源。
4、在实际编程中，stream的管理至关重要。开发人员可以通过显式或隐式的方式调用CUDA stream。在某些情况下，虽然在代码中没有显式进行stream操作，但系统会自动分配一个隐式stream，所有任务在该stream上执行。例如，当使用cudaMemcpy进行数据传输时，操作会阻塞CPU进程，直至数据传输完成。
5、CUDA程序的并发性主要分为两种：一种是kernel level concurrency，即一个任务由GPU上的多个线程并行执行；另一种是grid level concurrency，即多个任务同时在GPU上执行。这样的设计旨在最大化计算资源的利用。在实现多个任务并行执行时，可能会遇到一个挑战：后续任务可能依赖于前面任务的结果。
6、DLSS技术概述 DLSS利用GeForce RTX GPU中的专用Tensor Core AI处理器，通过深度学习神经网络的强大功能，提高帧率并生成美丽、清晰的图像。这一技术使得游戏能够以更高的分辨率和更流畅的画面运行，同时不大幅增加性能消耗。
1、CUDA编程学习笔记02要点如下：GPU硬件架构的重要性：CUDA编程要想发挥最大效能，需要深入理解GPU的底层硬件结构。NVIDIA GPU架构的发展：从Fermi架构开始，GPU计算架构逐渐完善，特别是针对图形渲染和AI加速的计算核心。每一代架构都有详细的whitepaper供深入研究，例如Volta架构。
2、CUDA编程要想发挥最大效能，需要理解GPU的底层硬件结构。从NVIDIA历代GPU架构出发，我们可以看到GPU组件的发展和优化。从Fermi架构开始，GPU计算架构逐渐完善，特别是针对图形渲染和AI加速的计算核心。每一代架构都有详细的whitepaper供深入研究，如Volta架构。
3、GPU（图形处理器）的硬件架构是理解和优化CUDA执行模型的基础。以NVIDIA的Pascal GP100架构为例，我们可以深入了解GPU设备的整体架构和SM（Streaming Multiprocessors，流多处理器）的内部结构。
4、基于Python的Directive-based GPU编程：如google的Mojo语言和OpenAI的Triton，通过添加decorator将程序运行在GPU或其他加速硬件上（如FPGA）。实现难点在于compile层面和code generator。OpenACC：C/C++语言上的directive-based GPU编程方法，可单独学习。
5、【CUDA学习笔记】CUDA简介CUDA简介 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种异构计算平台，由NVIDIA公司开发，旨在提供GPU编程的简易接口。CUDA使得开发者能够利用NVIDIA的GPU进行通用计算，从而加速计算密集型任务。 异构架构 在了解CUDA之前，首先需要理解异构架构的概念。
6、本教程将深入探讨CUDA编程模型，从硬件到软件层面剖析GPU并行计算原理。首先，理解GPU的异构并行计算至关重要，它起源于早期CPU无法满足图形处理需求，GPU因其众多轻量级线程，适合大规模并行计算。异构架构包括CPU和GPU，通过PCIe总线相连，应用由CPU初始化，管理GPU环境和代码数据。
自学GPU编程，可以从以下几个方面入手：掌握硬件基础与编程元素 理解GPU硬件组成：学习NVIDIA的GP104 SM与GTX Pascal架构等，以及AMD等其他厂商的GPU架构，这些是GPU编程的基础。
规划学习路径：在了解完GPU编程的基础背景后，你需要根据自身的实际情况，规划出一条适合自己的学习路径。这包括确定学习目标、选择学习资源、制定学习计划等。关于CG语言的学习：虽然上述信息未直接提及CG语言的具体学习内容，但你可以参考GPU编程的学习路径，结合CG语言的特点进行自学。
GPU编程学习建议： 建议从理解GPU的基本原理开始，逐步掌握线程索引、内存管理等技能。 通过实践不断提升编程能力，以便更好地利用GPU进行高效计算。
1、GPU是图形处理器，启用Gpu渲染加速，就是调用GPU加速图形的渲染和填充。开启GPU渲染加速后可以提升图形加载速度，降低CPU处理器的负担，使系统运行更加流畅，但是也更加耗电。强制进行GPU渲染，就是用显卡来运行游戏，而不是用CPU来运行。
2、检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available（）来检查CUDA是否可用。将模型移动到GPU：使用.to（device）方法，其中device是一个表示GPU的设备对象（例如，torch.device（cuda）。将数据移动到GPU：在训练开始前，确保训练数据和测试数据也被移动到GPU上。
3、使用GPU的方法主要包括确认硬件支持、安装驱动程序、安装CUDA和cuDNN（针对深度学习）、配置环境变量、安装深度学习框架以及验证安装等步骤。前期准备 确认硬件支持：确保计算机或服务器装有支持CUDA或其他并行计算框架的GPU，如NVIDIA GPU。
4、选择“Options”。在弹出的对话框中，选择“Mechanical APDL”。找到并点击“GPU Accelerator”选项。根据系统配置，选择可用的GPU设备，并确认设置。方法二：在Mechanical界面下设置 进入ANSYS Mechanical界面。点击菜单栏中的“Home”。选择“Solve Process Setting”。在弹出的对话框中，点击“Advanced”。
5、如果驱动程序版本不是最新的，功能区中的GPU图标将被禁用。启用GPU模式 实时视图：在功能区上选择“GPU模式”，或从主菜单中选择“渲染”、“GPU模式”。当GPU模式处于活动状态时，功能区中的“CPU使用情况”下拉列表将替换为“GPU使用情况下拉列表”，列出可用的GPU。
1、GPU编程和CG语言学习的第一节自我学习建议如下：了解GPU的发展历程与现状：首先，你需要了解GPU从过去到现在的发展轨迹，以及它在当今技术格局中的角色。这有助于你理解GPU编程的重要性和应用背景。深入对比GPU与CPU的差异：在自我学习的过程中，深入理解GPU与CPU在性能和应用场景上的分工是至关重要的。
2、接着，2节深入探讨GPU与CPU的差异，帮助你理解两者在性能和应用场景上的分工。而在3节，我们将一同审视当前GPU编程领域的研究前沿，了解国内外的研究动态。最后，4节将为你揭示本书的结构和核心内容，确保无论你对GPU编程是初学者还是有一定基础，都能从中找到适合自己的学习路径。
3、Cg语言提供接口类型，但由于Cg语言中的接口类型还不够完善，不能被扩展和包含，且目前的GPU编程大多是针对独立的算法进行编码，规模较小，使用接口类型没有太大的优势。因此，该类型在本书中并不多做说明。
4、Cg（C for Graphic）：简介：Cg是一种为GPU编程设计的高级着色语言，旨在让开发者从硬件细节中解脱出来，专注于算法和效果的实现。它极力保留C语言的大部分语义，同时提供了代码的易重用性和可读性。特点：Cg语言可以被OpenGL和Direct3D广泛支持，这使得它成为一种跨平台的着色语言。
