1. 环境配置
(1)显卡驱动下载官网，需要知道自己电脑的显卡类型
搜索链接：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=zh-cn
(2)怎么知道自己的的显卡类型
https://jingyan.baidu.com/article/2a13832888b2a7464a134fef.html
此电脑->管理->设备管理器->显卡适配器
nvidia属于英伟达GeForce系列驱动，选择它即可
（3）安装驱动，直接双击即可，然后选择默认的路径，一直点下一步，就可以晚餐默认的安装
（4）成功安装英伟达驱动后，win+R，输入cmd，进入命令行界面，输入nvdia-smi，即可查看nvidia驱动版本，以及最高支持的cuda版本。
(5)下载cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
以及下载与之相对应的cudnn
https://developer.nvidia.com/cudnn
参考https://blog.csdn.net/qunsorber/article/details/122255530
2 cpu-gpu基本概念
在这里插入代码片
1.流水线里的旁路，bypassing,两条指令相互依赖，前一条指令可以加一些别的支路，可以先执行后面的指令
2.停滞，有些情况，即使加旁路也没有用，只能等前一条指令运行结束
3.分支预测：Brandch Prediction,现代预测器的准确率大于90%
4.分支断定：不猜结果是什么，全做，把所有的可能性都做一遍
5.超标量 superscalar：增加流水线的宽度，峰值IPC为N，宽度增加会导致分支和调度开销的增加
6.指令调度，scheduling,
上面的第一条指令和第三条指令同名了，可以对名字进行命名，那么这两条指令就可以同时执行了
7.乱序执行：这是一个重排指令，IPC是一个时钟周期所能执行的次数。乱序执行的IPC接近理想状态
8.cpu的存储器，存储器越大越慢
9.缓存：将数据放在尽可能要处理的数据接近的位置；时间临近性和空间临近性；
10.数据级的并行，是指同时有对个数据要处理
多核：一个人做不完，就多个人做
单指令多数据
11.锁存：加锁，别人不能访问
缓存的一致性：一致性协议，谁的数据是对的
同一性：什么样的数据是对的
12 新摩尔定律：处理器越来越胖，单个性能已经达到极限，只能增加数量
3 并行处理
常见名词：
共享存储，指令处理的数据需要放在某个地方，数据是放在一起的
分布式存储：数据放在不同的地方
通信：执行指令之间发生的交互
同步：对于并行系统，多个指令段同时执行，破坏了并行系统的并行性，也即破坏了独立性
粒度：并行计算每个任务的大小
加速比：相同层次的计算系统的比较，cpu型号是否一致，型号是否一致
并行开销：完成并行计算所使用的开销，比如通信，存储
可扩展性：比如在一个四核系统，扩展到40个系统，他的效率是不是成倍的增长的
12.
共享存储模型：可能会导致取数据的路上的拥堵
消息传动模型：彼此独立的空间上的信息传递
13.加速比：P表示并行的部分
