CUDA编程并行计算整体流程

从主机端申请内存，把内存部分的内容拷贝到设备端
在设备端的核函数计算
从设备端拷贝到主机端，并且释放内存显存
主机端：cpu
设备端：gpu
核函数：在gpu上运行的函数

CUDA 内存模型

CUDA中的内存模型分为以下几个层次（硬件）：
• 每个线程处理器（SP）都用自己的registers（寄存器）
• 每个SP都有自己的local memory（局部内存），register和local memory只能被线程自己访问
• 每个多核处理器（SM）内都有自己的shared memory（共享内存），shared memory 可以被线程块内所有线程访问
• 一个GPU的所有SM共有一块global memory（全局内存），不同线程块的线程都可使用

CUDA中的内存模型分为以下几个层次（软件）：
• 线程处理器（SP）对应线程（thread）
• 多核处理器（SM）对应线程块（thread block）
• 设备端（device）对应线程块组合体（grid）
• 一个kernel其实由一个grid来执行
• 一个kernel一次只能在一个GPU上执行

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