GPU-CUDA技术培训课程大纲

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• 培训对象：

• 适合具备C/C++编程基础，希望系统掌握GPU并行计算技术、利用CUDA加速应用开发的软件工程师、算法工程师、高性能计算研究人员及相关专业高年级学生。

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• 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CUDA编程模型，掌握CUDA程序开发、调试和性能优化的完整流程，熟练使用各类存储器优化技术，能够独立编写高效的自定义CUDA内核，并了解cuBLAS、cuFFT等常用CUDA库的应用，具备将实际算法迁移到GPU平台并实现显著加速的能力。

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• 培训内容：

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  （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GPU的发展历程和可编程GPU的工作流程。学习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CUDA作为NVIDIA原生编程模型在并行控制方面的优势。

  （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。编写第一个CUDA程序，实现向量加法并理解主机与设备间的数据传递机制。

  （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）并行算法模式与CUDA实现：掌握GPU上常见并行算法的设计模式，包括规约（Reduce）、扫描（Scan/Prefix Sum）。实现并行规约算法进行数组求和，理解Kogge-Stone与Brent-Kung等不同扫描算法的实现与优化。

  （9）CUDA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。

  （10）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CUB（CUDA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。

  （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。

  （12）综合项目实战：结合所学知识，完成一个完整的GPU加速项目（如图像处理、矩阵运算、卷积计算或机器学习应用）。涵盖算法设计、CUDA内核实现、性能优化、功能验证和结果分析的全流程，形成规范的项目报告。