GPU培训课程大纲

•  

• 培训对象：

• 适合具备C/C++或Python编程基础，希望系统掌握GPU并行计算技术、利用GPU加速应用开发的计算工程师、算法工程师、科研人员、高性能计算开发者及相关专业高年级学生。

•  

• 培训目标：

• 完成本课程后，学员将能够深入理解GPU体系架构和并行编程模型，掌握CUDA/CUDA Python程序开发的核心方法，熟练运用各类存储器优化技术提升内核性能，了解OpenACC、OpenMP等指令式编程模型的应用，掌握多GPU编程基础，具备独立将实际算法迁移到GPU平台并实现显著加速的能力。

•  

• 培训内容：

• 
  （1）GPU体系架构与并行计算基础：理解GPU与CPU的架构差异，掌握SIMT（单指令多线程）执行模型、线程层次结构（网格、线程块、线程）以及GPU存储体系（全局内存、共享内存、寄存器、常量内存、纹理内存）的组织方式。了解GPU在通用计算中的应用场景和发展趋势。

  （2）CUDA编程模型与开发环境搭建：学习CUDA编程模型的核心概念，包括内核函数定义与调用、线程组织方式、内置变量（threadIdx、blockIdx、blockDim）和API函数。搭建CUDA开发环境，掌握NVCC编译器使用、项目配置和调试工具（NVIDIA Nsight、CUDA-GDB）的应用。

  （3）CUDA内存管理与数据迁移：掌握CUDA API进行设备内存分配（cudaMalloc）、释放（cudaFree）和主机-设备间数据拷贝（cudaMemcpy）。理解页锁定内存（pinned memory）、统一内存（unified memory）的应用场景，优化CPU与GPU之间的内存迁移，减少数据传输开销。

  （4）CUDA存储器优化技术：深入理解各类存储器的特性与适用场景。掌握全局内存的合并访问原则，利用共享内存减少全局内存访问次数，使用常量内存和纹理内存加速特定访问模式。学习寄存器压力管理、本地内存溢出及bank conflict的避免策略。

  （5）线程层次结构与执行模型：掌握CUDA线程、块和网格的配置方法以定义并行度。理解线程束调度原理与过程、延迟隐藏原则和设备占用率的计算方法，能够根据硬件资源合理配置内核执行参数以最大化利用率。

  （6）同步与原子操作：学习块内同步（__syncthreads）和网格级同步机制。掌握原子操作（atomicAdd等）的原理与应用场景，解决并行计算中的竞态条件，实现直方图计算等需要共享数据更新的算法。

  （7）CUDA流与异步并发执行：学习CUDA流（Streams）实现计算与数据传输的重叠，提高设备利用率。掌握异步并发执行和事件同步机制，使用CUDA事件进行性能计时和依赖管理。了解多CUDA流编程模型和任务划分策略。

  （8）CUDA Python编程与Numba加速：学习使用Numba编译器在Python中编写CUDA内核的方法。掌握通过几行代码实现NumPy ufuncs的GPU加速，利用CUDA线程层次结构配置代码并行化，编写自定义CUDA内核实现最大性能和灵活性。

  （9）CUDA库的应用：了解CUDA生态系统提供的常用库，包括cuBLAS（线性代数）、cuFFT（快速傅里叶变换）、cuRAND（随机数生成）、Thrust（C++模板库）和NPP（性能原语库）。学习如何利用这些库加速应用开发，避免重复造轮子。

  （10）性能分析与调试工具：使用NVIDIA Nsight Systems、Nsight Compute进行CUDA代码的性能分析，识别性能瓶颈和热点。掌握CUDA-MEMCHECK检测内存错误和泄漏，使用NVTX注解进行精细化性能标注。

  （11）多GPU编程技术：掌握多GPU编程模型和任务划分策略。学习使用NCCL（NVIDIA集合通信库）实现多GPU间高效通信。了解点对点通信和多GPU数据并行模式的基本原理，应用于大规模深度学习训练等场景。

  （12）指令式编程模型（OpenACC/OpenMP）：了解OpenACC和OpenMP指令式编程模型的基本概念和应用场景。学习如何通过编译器指令实现应用加速，识别CPU-only应用的热点并进行GPU加速，优化CPU与GPU间的数据移动。