CUDA编程模型

我们使用CUDA_C语言进行CUDA编程，
1，CUDA编程模型提供了线程抽象接口用于控制GPU中的线程
2，CUDA编程模型提供了内存访问控制，我们可以实现主机和GPU设备内存的控制，我们可以实现CPU和GPU之间内存的数据传递。
3，CUDA编程模型提供了内核函数，进行并行运算时，就是由GPU协调处理线程指向并行运算多个内核函数。

CUDA线程模型

线程模型结构

从逻辑层面讲，CPU内线程可以被划分为grid（网格）和block（块）。

每一个内核执行，就会产生一个与之对应的grid运行。
grid和block都是多维的。它们最多可以是三维的。

线程管理

1. 每一个线程具有blockIdx和threadIdx唯一标识。blockIdx和threadIdx是三维的，通过x、y和z访问。
2. 线程模型维度通过blockDim和gridDim标识。它们一样是三维的，一样通过x、y和z访问。
3. 线程ID（thread ID）用于标识线程在block中的相对位置的标识，和可以由线程标识和blockDim计算出来，如果block维度为（Dx，Dy）线程标识为（i，j）那么thread ID=（i+j*Dx）
   
   上图中的thread ID 以此为 0 ，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15。

内存模型

shared memory（共享内存）
共享内存被同一个block中的所有线程所共享，它是一种片上存储空间，具有低延迟和高带宽的特点。
内核函数中使用__shared__修饰的变量保存在shared memory中。
register（寄存器）
每个线程独有一个register，其他线程不能访问。
它是访问速度最快的内存，内核函数代码中没有任何其他修饰符的自动变量存放在register中，以此加快运行速度。
local memory（本地内存）
每个线程独有一个local memory，其他线程不能访问。
其速度略慢于register。
内核函数中无法放在register中的变量会存放在local memory中，如无法确定下标的数值，较大的数据结构等。
constant memory（常量内存）
全局内存用于host和所有的thread都可以访问到global memory。
内核函数中使用__constant__修饰的变量存储在constant memory中。
global memory（全局内存）
全局内存用于host和所有的thread都可以访问到global memory。
在CUDA编程中，它是内存数量最大、使用最多、延迟最大的内存
静态分配时，使用__device__关键字修饰，动态分配时，在主机中使用内存管理函数。
其适用于主机和device的大量数据交互。

内存管理

内存管理的API接口