"《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》采用原理剖析代碼實(shí)現(xiàn)性能調(diào)優(yōu)的教學(xué)設(shè)計(jì)，通過大量經(jīng)過驗(yàn)證的代碼實(shí)例與典型工程案例，幫助讀者深入理解并掌握CUDA編程技術(shù)。《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》分為3部分12章，第1部分介紹CUDA的基本原理與編程模型，涵蓋GPU硬件架構(gòu)、線程模型、內(nèi)存管理等基礎(chǔ)內(nèi)容，并提供開發(fā)環(huán)境配置與性能優(yōu)化的方法，幫助讀者快速上手CUDA編程。第2部分介紹高級并行編程技術(shù)，深入講解共享內(nèi)存優(yōu)化、線程同步、原子操作等性能調(diào)優(yōu)技巧，并通過案例演示如何提升程序效率。第3部分介紹多GPU協(xié)同計(jì)算和分布式并行任務(wù)的解決方案，通過分子動(dòng)力學(xué)案例演示CUDA在實(shí)際科學(xué)計(jì)算中的應(yīng)用實(shí)踐。 《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》適用于希望快速上手GPU編程的初學(xué)者和開發(fā)人員，亦可作為高校開設(shè)CUDA編程和并行計(jì)算課程的教學(xué)用書或參考書。"
《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》是一本兼具系統(tǒng)性與實(shí)用性的CUDA編程指南，適合不同層次的讀者逐步深入GPU并行計(jì)算領(lǐng)域。全書以理論-實(shí)踐-優(yōu)化為主線，通過清晰的知識分層和豐富的代碼案例，為初學(xué)者提供入門路徑，同時(shí)為有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者提供性能調(diào)優(yōu)和復(fù)雜場景實(shí)戰(zhàn)的指導(dǎo)。
對于初學(xué)者，《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》從GPU硬件架構(gòu)、CUDA編程模型講起，詳細(xì)解析線程組織、內(nèi)存管理等核心概念，并通過矩陣乘法、核函數(shù)設(shè)計(jì)等典型案例幫助讀者快速上手。第1-6章覆蓋開發(fā)環(huán)境配置、線程調(diào)度、內(nèi)存優(yōu)化等基礎(chǔ)內(nèi)容，配合思考題和可運(yùn)行代碼，降低學(xué)習(xí)門檻。
高校學(xué)生和課程學(xué)習(xí)者會(huì)受益于《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》的結(jié)構(gòu)化教學(xué)設(shè)計(jì)。書中將復(fù)雜的CUDA技術(shù)拆解為模塊化知識點(diǎn)，例如通過Warp機(jī)制分析分支發(fā)散、使用Nsight工具鏈調(diào)試性能瓶頸等，既符合教學(xué)邏輯，又方便實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。第12章的分子動(dòng)力學(xué)模擬案例，更是將理論與科研實(shí)踐緊密結(jié)合，可作為畢業(yè)設(shè)計(jì)或課題研究的參考。
對于有一定基礎(chǔ)的開發(fā)者，書中深入講解了全局內(nèi)存合并訪問、共享內(nèi)存Bank沖突解決、流式異步操作等高級優(yōu)化技術(shù)，并通過多GPU并行、異構(gòu)計(jì)算等章節(jié)拓展應(yīng)用場景。cuBLAS、Thrust等標(biāo)準(zhǔn)庫的集成使用，以及動(dòng)態(tài)并行、協(xié)作組等特性的實(shí)踐，能幫助開發(fā)者突破性能瓶頸，提升工程效率。
全書案例均經(jīng)過實(shí)際驗(yàn)證，例如矩陣轉(zhuǎn)置優(yōu)化、原子操作歸約等，既體現(xiàn)CUDA編程的核心思想，又貼近真實(shí)業(yè)務(wù)需求。無論是用于自學(xué)、教學(xué)還是工程參考，《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》都能幫助讀者在理解原理的基礎(chǔ)上，逐步掌握高性能GPU編程的精髓。
前 言
近年來，伴隨科學(xué)研究與工程計(jì)算需求的指數(shù)級增長，傳統(tǒng)串行計(jì)算模式在應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及高復(fù)雜度計(jì)算任務(wù)時(shí)愈發(fā)顯現(xiàn)出性能瓶頸。在此背景下，GPU憑借其卓越的計(jì)算吞吐量與能效比優(yōu)勢，已發(fā)展成為高性能計(jì)算領(lǐng)域的核心驅(qū)動(dòng)力。NVIDIA推出的CUDA（Compute Unified Device Architecture）統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)，為GPU并行計(jì)算構(gòu)建了功能完備且靈活高效的開發(fā)平臺，在科學(xué)計(jì)算、人工智能、圖形處理等關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了計(jì)算效能的跨越式提升。
本書系統(tǒng)構(gòu)建了從基礎(chǔ)理論到工程實(shí)踐的完整CUDA技術(shù)體系，通過漸進(jìn)式知識體系的講解滿足多維度學(xué)習(xí)需求：既為初學(xué)者提供清晰的入門路徑，又為有一定經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者深入復(fù)雜計(jì)算場景提供進(jìn)階指導(dǎo)。全書采用原理剖析代碼實(shí)現(xiàn)性能調(diào)優(yōu)三位一體的教學(xué)設(shè)計(jì)，通過大量經(jīng)過驗(yàn)證的代碼實(shí)例與典型工程案例，深度剖析CUDA編程的核心技術(shù)與性能優(yōu)化策略。
本書共分3部分12章，具體介紹如下：
第1部分（第1~6章）CUDA編程基礎(chǔ)理論與優(yōu)化方法
本部分內(nèi)容系統(tǒng)講解CUDA編程的理論基礎(chǔ)與性能優(yōu)化的關(guān)鍵方法，通過硬件架構(gòu)解析、編程模型設(shè)計(jì)、內(nèi)存管理優(yōu)化及調(diào)試工具實(shí)踐，為開發(fā)者構(gòu)建高效的CUDA程序提供全方位指導(dǎo)。
第1章從CUDA編程模型入手，解析GPU并行架構(gòu)的核心特征與線程組織機(jī)制，建立并行計(jì)算的底層認(rèn)知。第2章詳細(xì)介紹CUDA線程模型、多維網(wǎng)格設(shè)計(jì)、線程塊大小選擇，以及動(dòng)態(tài)并行與Warp分支優(yōu)化技術(shù)。第3章深入剖析CUDA內(nèi)存層級（全局內(nèi)存、共享內(nèi)存、寄存器、局部內(nèi)存）的特性與訪問延遲，重點(diǎn)講解全局內(nèi)存合并訪問、共享內(nèi)存動(dòng)態(tài)分配、L1/L2緩存調(diào)優(yōu)等技術(shù)。 第4~6章通過案例和實(shí)驗(yàn)演示核函數(shù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化、Warp效率提升、線程分支規(guī)約等核心技術(shù)，逐步引導(dǎo)讀者掌握CUDA編程的基本技能。
第2部分（第7~10章）高級優(yōu)化與并行技術(shù)
本部分內(nèi)容介紹CUDA編程的高級優(yōu)化技術(shù)與并行計(jì)算模式，從內(nèi)存管理、線程同步、異步操作到標(biāo)準(zhǔn)庫應(yīng)用，系統(tǒng)講解了提升GPU計(jì)算性能的核心方法，并通過實(shí)際案例分析不同場景下的優(yōu)化策略。
第7章和第8章深入講解全局內(nèi)存與共享內(nèi)存的應(yīng)用、原子操作與線程同步等優(yōu)化技巧，為構(gòu)建高效穩(wěn)定的并行程序奠定基礎(chǔ)。第9章和第10章聚焦CUDA流與異步操作、標(biāo)準(zhǔn)庫（如cuBLAS、cuRAND）和算法優(yōu)化，講解如何利用流實(shí)現(xiàn)多任務(wù)并行調(diào)度，提高程序性能與開發(fā)效率。
第3部分（第11章和第12章）分布式計(jì)算與實(shí)踐應(yīng)用
本部分內(nèi)容介紹CUDA在分布式計(jì)算領(lǐng)域的擴(kuò)展應(yīng)用，涵蓋多GPU并行、異構(gòu)計(jì)算、分布式編程及實(shí)際案例優(yōu)化，旨在解決大規(guī)模計(jì)算任務(wù)的性能瓶頸與資源調(diào)度問題。
第11章介紹多GPU協(xié)同計(jì)算、分布式CUDA程序開發(fā)、任務(wù)調(diào)度與負(fù)載均衡等內(nèi)容，演示如何在復(fù)雜異構(gòu)計(jì)算環(huán)境中提升性能。第12章通過分子動(dòng)力學(xué)模擬案例，實(shí)現(xiàn)多GPU優(yōu)化、分子間作用力計(jì)算與能量優(yōu)化，全面演示CUDA編程在科學(xué)計(jì)算中的應(yīng)用實(shí)踐。
本書理論兼?zhèn)鋵?shí)踐，每個(gè)技術(shù)點(diǎn)均配備可運(yùn)行的示例加以驗(yàn)證。循序漸進(jìn)，由淺入深，不僅是初學(xué)者掌握CUDA編程的系統(tǒng)性教程，也可作為有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者高效實(shí)踐并行計(jì)算的工具書，亦可作為高校開設(shè)CUDA編程和并行計(jì)算課程的教學(xué)用書或參考書。
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著 者
2025年4月
目 錄
緒論 1
一、NVIDIA與GPU的崛起：驅(qū)動(dòng)計(jì)算革新的核心力量 1
二、并行編程的意義：從串行計(jì)算到高性能計(jì)算的轉(zhuǎn)型 4
三、CUDA的誕生與發(fā)展：統(tǒng)一架構(gòu)下的并行計(jì)算 6
第 1 部分 CUDA基礎(chǔ)理論與優(yōu)化方法
第 1 章 GPU硬件架構(gòu)與CUDA開發(fā)環(huán)境配置 10
1.1 CUDA設(shè)備架構(gòu)詳解：流式多處理器、Warp機(jī)制與寄存器 10
1.1.1 SM的線程調(diào)度單元與計(jì)算核心分析 10
1.1.2 Warp與線程的并行執(zhí)行模式與分支處理機(jī)制 11
1.1.3 寄存器分配與線程數(shù)的關(guān)系對性能的影響 13
1.1.4 初步演練：基于CUDA的核函數(shù)設(shè)計(jì) 14
1.2 CUDA工具鏈剖析：nvcc編譯器、CUDA運(yùn)行時(shí)與驅(qū)動(dòng)程序的差異 21
1.2.1 nvcc編譯器的優(yōu)化選項(xiàng)與目標(biāo)代碼生成分析 21
1.2.2 CUDA運(yùn)行時(shí)API與驅(qū)動(dòng)API的調(diào)用流程與性能對比 24
1.2.3 不同CUDA版本的驅(qū)動(dòng)兼容性與遷移 26
1.3 多平臺開發(fā)環(huán)境配置：Windows、Linux與容器化環(huán)境的安裝與調(diào)試 31
1.3.1 Windows與Linux平臺CUDA開發(fā)環(huán)境的配置與常見問題 31
1.3.2 使用容器化工具（如Docker）搭建跨平臺CUDA開發(fā)環(huán)境 33
1.4 使用nvidia-smi進(jìn)行GPU監(jiān)控與設(shè)置：設(shè)備狀態(tài)查詢、溫度與功耗優(yōu)化 35
1.4.1 查詢GPU內(nèi)存占用、溫度與功耗的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息 36
1.4.2 動(dòng)態(tài)調(diào)整GPU的性能狀態(tài)與功耗限制 37
1.4.3 利用腳本自動(dòng)化監(jiān)控與批量配置多GPU設(shè)備 41
1.5 本章小結(jié) 47
1.6 思考題 48
第 2 章 線程與網(wǎng)格組織 49
2.1 CUDA線程模型：線程、線程塊與網(wǎng)格的硬件綁定 49
2.1.1 線程塊與SM映射關(guān)系對并行計(jì)算的影響 49
2.1.2 CUDA線程的生命周期與線程分組的硬件依賴 54
2.2 多維網(wǎng)格設(shè)計(jì)：線程索引計(jì)算與數(shù)據(jù)映射案例（矩陣乘法） 58
2.2.1 多維線程網(wǎng)格的設(shè)計(jì)方法與索引計(jì)算邏輯 58
2.2.2 基于二維和三維網(wǎng)格的矩陣乘法性能優(yōu)化 61
2.3 線程塊大小的選擇與資源分配：共享內(nèi)存與寄存器利用率的平衡 65
2.3.1 如何根據(jù)GPU硬件限制選擇線程塊大小 65
2.3.2 分析寄存器與共享內(nèi)存對線程塊大小的影響 69
2.4 動(dòng)態(tài)并行實(shí)現(xiàn)：在核函數(shù)中啟動(dòng)新的網(wǎng)格 72
2.4.1 動(dòng)態(tài)并行API調(diào)用的性能分析與應(yīng)用場景 73
2.4.2 動(dòng)態(tài)網(wǎng)格嵌套的調(diào)度與資源分配優(yōu)化 75
2.5 Warp機(jī)制深度詳解與分支發(fā)散優(yōu)化 78
2.5.1 Warp分支發(fā)散的檢測與分支規(guī)約技術(shù) 79
2.5.2 使用Warp Shuffle指令優(yōu)化線程間數(shù)據(jù)交換 82
2.6 本章小結(jié) 86
2.7 思考題 86
第 3 章 內(nèi)存管理與優(yōu)化 88
3.1 CUDA內(nèi)存層級剖析：全局內(nèi)存、共享內(nèi)存、寄存器與局部內(nèi)存的特性 88
3.1.1 全局內(nèi)存與共享內(nèi)存的訪問特性與延遲分析 88
3.1.2 寄存器分配與局部內(nèi)存溢出對性能的影響 91
3.2 全局內(nèi)存合并訪問：矩陣轉(zhuǎn)置性能優(yōu)化 94
3.2.1 訪存對齊與內(nèi)存帶寬利用率優(yōu)化技術(shù) 94
3.2.2 基于合并訪問的全局內(nèi)存訪問優(yōu)化案例 97
3.3 共享內(nèi)存動(dòng)態(tài)分配：數(shù)組歸約計(jì)算優(yōu)化實(shí)現(xiàn) 99
3.3.1 動(dòng)態(tài)共享內(nèi)存分配的機(jī)制與對線程塊的影響 100
3.3.2 使用共享內(nèi)存實(shí)現(xiàn)高效歸約計(jì)算的步驟與優(yōu)化 103
3.4 L1、L2緩存行為調(diào)優(yōu)：減少內(nèi)存訪問延遲 106
3.4.1 緩存配置選項(xiàng)與性能優(yōu)化 106
3.4.2 使用緩存命中率分析工具評估訪存效率 110
3.5 本章小結(jié) 115
3.6 思考題 115
第 4 章 CUDA程序的框架與數(shù)據(jù)傳輸 117
4.1 核函數(shù)設(shè)計(jì)與線程調(diào)度：基于線程索引的數(shù)據(jù)分片處理 117
4.1.1 使用線程索引分配數(shù)據(jù)塊與循環(huán)展開優(yōu)化 117
4.1.2 核函數(shù)內(nèi)存帶寬與線程調(diào)度的優(yōu)化實(shí)例 120
4.2 主機(jī)與設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化：鎖頁內(nèi)存與異步傳輸 123
4.2.1 使用鎖頁內(nèi)存減少數(shù)據(jù)傳輸開銷的方法 124
4.2.2 異步數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)現(xiàn)與核函數(shù)執(zhí)行的重疊 125
4.3 內(nèi)存分配與釋放：Unified Memory、cudaMallocManaged與cudaMemcpy的對比 128
4.3.1 Unified Memory與傳統(tǒng)顯式內(nèi)存分配的對比案例 129
4.3.2 使用cudaMallocManaged實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備數(shù)據(jù)共享 131
4.4 本章小結(jié) 138
4.5 思考題 138
第 5 章 常見錯(cuò)誤檢測與調(diào)試工具 140
5.1 利用CUDA運(yùn)行時(shí)API檢測錯(cuò)誤：宏定義實(shí)現(xiàn)通用錯(cuò)誤處理 140
5.1.1 常見CUDA錯(cuò)誤代碼及其含義與處理方法 140
5.1.2 基于宏函數(shù)的通用錯(cuò)誤檢測與日志記錄實(shí)現(xiàn) 143
5.2 CUDA-MEMCHECK的使用：定位內(nèi)存溢出與數(shù)據(jù)競爭問題 145
5.2.1 使用CUDA-MEMCHECK工具檢測內(nèi)存越界訪問與未初始化變量 146
5.2.2 數(shù)據(jù)競爭檢測與消除方法的實(shí)際案例 148
5.3 核函數(shù)中的線程調(diào)試：Warp分支發(fā)散的識別與優(yōu)化 150
5.3.1 使用printf調(diào)試核函數(shù)中的線程執(zhí)行路徑 150
5.3.2 使用Nsight工具分析分支發(fā)散和Warp效率 152
5.4 使用Nsight調(diào)試工具分析性能瓶頸 154
5.4.1 Nsight Compute的熱點(diǎn)分析與性能優(yōu)化步驟 154
5.4.2 使用Nsight Systems分析異步任務(wù)與流的重疊執(zhí)行 156
5.4.3 案例：綜合使用調(diào)試與分析工具優(yōu)化CUDA程序 159
5.5 本章小結(jié) 162
5.6 思考題 163
第 6 章 并行程序性能優(yōu)化 165
6.1 數(shù)據(jù)傳輸與計(jì)算比例的優(yōu)化：流式大規(guī)模矩陣乘法 165
6.1.1 數(shù)據(jù)傳輸與計(jì)算比值的分析與優(yōu)化模型 165
6.1.2 流式分塊矩陣乘法的數(shù)據(jù)調(diào)度與計(jì)算重疊 168
6.2 算術(shù)強(qiáng)度與GPU利用率：高算術(shù)強(qiáng)度的算法設(shè)計(jì)原則 170
6.2.1 高算術(shù)強(qiáng)度算法的特征與GPU硬件適配 171
6.2.2 使用合并操作優(yōu)化算術(shù)強(qiáng)度不足的算法 173
6.3 Warp收斂性與指令效率：解決線程分支發(fā)散的實(shí)際案例 175
6.3.1 Warp收斂效率分析與優(yōu)化技術(shù) 175
6.3.2 指令融合與條件分支規(guī)約的性能提升方法 178
6.4 并行規(guī)模的調(diào)優(yōu)：塊矩陣分解的性能優(yōu)化 180
6.4.1 分塊策略與線程塊規(guī)模對性能的影響 180
6.4.2 動(dòng)態(tài)調(diào)整并行規(guī)模適應(yīng)不同數(shù)據(jù)集的實(shí)現(xiàn) 182
6.5 本章小結(jié) 186
6.6 思考題 186
第 2 部分 高級優(yōu)化與并行技術(shù)
第 7 章 全局內(nèi)存與共享內(nèi)存的深入應(yīng)用 189
7.1 全局內(nèi)存訪問對齊與合并 189
7.1.1 合并訪問的硬件機(jī)制與對齊優(yōu)化技巧 189
7.1.2 非對齊訪問場景的性能分析與規(guī)避 192
7.2 共享內(nèi)存的Bank沖突解決：矩陣塊劃分與線程分組優(yōu)化案例 194
7.2.1 共享內(nèi)存Bank沖突的檢測與分析工具使用 194
7.2.2 矩陣塊劃分與線程分組對Bank沖突的消除 197
7.3 使用共享內(nèi)存進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算：塊矩陣轉(zhuǎn)置與求和 200
7.3.1 塊矩陣操作中的共享內(nèi)存分配與使用 200
7.3.2 使用共享內(nèi)存提升矩陣轉(zhuǎn)置與求和性能 202
7.3.3 求解大型矩陣的奇異值分解加速運(yùn)算 205
7.4 本章小結(jié) 210
7.5 思考題 210
第 8 章 原子操作與線程同步 212
8.1 CUDA原子函數(shù)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制：基于原子加的直方圖計(jì)算 212
8.1.1 原子函數(shù)在硬件上的實(shí)現(xiàn)原理與性能影響 212
8.1.2 使用原子加實(shí)現(xiàn)并行直方圖的完整代碼示例 215
8.2 Warp級同步與線程塊同步：避免數(shù)據(jù)競爭的高效實(shí)現(xiàn) 218
8.2.1 Warp級同步的實(shí)現(xiàn)與性能提升案例 218
8.2.2 使用_ _syncthreads避免線程塊間數(shù)據(jù)競爭 221
8.3 高效歸約算法：基于Shuffle指令的無鎖歸約實(shí)現(xiàn) 224
8.3.1 Shuffle指令的實(shí)現(xiàn)機(jī)制與無鎖歸約的應(yīng)用 224
8.3.2 Warp級歸約在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)化應(yīng)用 227
8.4 協(xié)作組的高級用法：使用線程塊協(xié)作完成前綴和 229
8.4.1 使用協(xié)作組完成高效數(shù)據(jù)共享與同步 229
8.4.2 基于線程塊的前綴和計(jì)算案例實(shí)現(xiàn) 232
8.5 本章小結(jié) 237
8.6 思考題 237
第 9 章 CUDA流與異步操作 239
9.1 非默認(rèn)流的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：多核函數(shù)異步并發(fā)執(zhí)行案例 239
9.1.1 非默認(rèn)流的創(chuàng)建與核函數(shù)綁定技術(shù) 239
9.1.2 多流并發(fā)執(zhí)行的性能對比與優(yōu)化 241
9.2 異步數(shù)據(jù)傳輸與核函數(shù)執(zhí)行的重疊：優(yōu)化矩陣分塊傳輸 243
9.2.1 異步API實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與核函數(shù)的并行 244
9.2.2 流內(nèi)任務(wù)重疊的矩陣分塊傳輸優(yōu)化實(shí)現(xiàn) 246
9.3 流優(yōu)先級與調(diào)度策略：復(fù)雜場景下的多任務(wù)優(yōu)化案例 248
9.3.1 設(shè)置流優(yōu)先級的策略與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) 249
9.3.2 多任務(wù)場景下的流調(diào)度與資源分配優(yōu)化 251
9.3.3 基于CUDA流和異步操作優(yōu)化大規(guī)模矩陣加法 253
9.4 本章小結(jié) 257
9.5 思考題 257
第 10 章 CUDA標(biāo)準(zhǔn)庫與算法優(yōu)化 259
10.1 Thrust庫：設(shè)備向量與迭代器 259
10.1.1 Thrust設(shè)備向量的存儲(chǔ)與操作詳解 259
10.1.2 使用Thrust迭代器實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 263
10.2 cuBLAS庫：大規(guī)模矩陣乘法 265
10.2.1 cuBLAS矩陣運(yùn)算API解析與參數(shù)配置 265
10.2.2 使用cuBLAS庫實(shí)現(xiàn)高效矩陣乘法 267
10.3 cuRAND庫：偽隨機(jī)數(shù)與高斯分布的生成算法 270
10.3.1 cuRAND庫偽隨機(jī)數(shù)生成的原理與實(shí)現(xiàn) 270
10.3.2 高斯分布生成在數(shù)據(jù)模擬中的實(shí)際應(yīng)用 272
10.3.3 基于CUDA的FR共軛梯度下降最優(yōu)算法優(yōu)化案例 273
10.4 本章小結(jié) 278
10.5 思考題 279
第 3 部分 分布式計(jì)算與實(shí)踐應(yīng)用
第 11 章 高級并行編程技術(shù) 281
11.1 多GPU并行計(jì)算：矩陣分塊處理與設(shè)備間數(shù)據(jù)傳輸 281
11.1.1 基于多GPU的矩陣分塊傳輸與計(jì)算調(diào)度 281
11.1.2 使用MPI實(shí)現(xiàn)多GPU間的數(shù)據(jù)分配與同步 284
11.2 GPU與CPU協(xié)同計(jì)算：通過異構(gòu)并行實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)分解 287
11.2.1 異構(gòu)計(jì)算的任務(wù)劃分策略與性能對比 287
11.2.2 CPU與GPU協(xié)同執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算的完整實(shí)現(xiàn) 291
11.3 分布式CUDA程序：基于MPI的多節(jié)點(diǎn)計(jì)算 296
11.3.1 使用MPI與CUDA實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)矩陣計(jì)算 296
11.3.2 分布式CUDA程序的性能測試與優(yōu)化 299
11.4 動(dòng)態(tài)調(diào)度與負(fù)載均衡：解決多任務(wù)分配的性能瓶頸 301
11.4.1 任務(wù)動(dòng)態(tài)分配與負(fù)載均衡算法實(shí)現(xiàn) 301
11.4.2 高并發(fā)環(huán)境下的資源調(diào)度優(yōu)化 303
11.5 本章小結(jié) 308
11.6 思考題 308
第 12 章 應(yīng)用案例：分子動(dòng)力學(xué)模擬 310
12.1 基礎(chǔ)算法分析：分子間作用力計(jì)算的并行實(shí)現(xiàn) 310
12.1.1 分子間作用力計(jì)算的GPU并行化 310
12.1.2 數(shù)據(jù)分塊與作用力求解中的線程分配 313
12.2 CUDA優(yōu)化：使用塊分解法加速力矩與能量計(jì)算 315
12.2.1 基于塊分解法的能量計(jì)算優(yōu)化 315
12.2.2 使用共享內(nèi)存加速力矩計(jì)算的案例實(shí)現(xiàn) 318
12.3 性能測試與驗(yàn)證：能量守恒與計(jì)算效率分析 320
12.3.1 分子動(dòng)力學(xué)模擬中能量守恒的驗(yàn)證方法 321
12.3.2 使用性能分析工具評估模擬效率 323
12.4 綜合優(yōu)化：多GPU版本分子動(dòng)力學(xué)模擬的完整實(shí)現(xiàn) 325
12.4.1 使用多GPU分解模型進(jìn)行并行計(jì)算的實(shí)現(xiàn) 325
12.4.2 多GPU協(xié)同計(jì)算下的性能優(yōu)化與結(jié)果驗(yàn)證 328
12.5 本章小結(jié) 335
12.6 思考題 335
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