英伟达NVIDIA CUDA Toolkit

NVIDIA CUDA Toolkit 是一款由 NVIDIA 开发的软件开发工具包，专为利用 NVIDIA GPU 的并行计算能力而设计。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算平台和编程模型，它使开发人员能够编写高性能的并行计算应用程序，这些应用可以在 NVIDIA 的 GPU 上运行。

CUDA Toolkit主要组成

CUDA 编译器 (nvcc)：这是一个用于编译 CUDA C/C++ 代码的编译器，它可以生成可以在 NVIDIA GPU 上运行的二进制代码。

运行时库：提供了运行 CUDA 应用程序所需的基础支持，包括内存管理、错误处理等功能。

GPU 驱动程序：CUDA Toolkit 附带的 GPU 驱动程序支持 GPU 计算，并提供了对硬件的底层访问。

开发工具：包括调试器、性能分析工具、可视化工具等，帮助开发者调试和优化 CUDA 应用程序。

CUDA 库：包含了一系列高性能的数学库、线性代数库、图像处理库等，可以加速特定的计算任务。

示例代码和文档：提供了丰富的示例代码和详细的文档，帮助开发者学习和理解 CUDA 编程。

CUDA Toolkit主要用途包括：

并行计算应用程序开发：开发者可以使用 CUDA C/C++ 扩展标准 C/C++，将并行任务映射到 GPU 上，显著提升计算密集型应用程序的性能。

GPU 编程优化：工具包内的性能分析工具可以帮助开发者识别并优化应用程序中的瓶颈，充分利用 GPU 的计算能力。

并行计算教育与研究：CUDA Toolkit 在学术界和科研领域广泛应用，为教育和研究提供了一个高效并行计算的平台。

NVIDIA CUDA驱动使用方法

评估
对于现有项目，第一步是评估应用程序，以找到负责大部分执行时间的代码部分。有了这些知识，开发人员可以平行评估这些瓶颈，并开始研究GPU加速。
开发人员可以通过了解最终用户的要求和约束，并应用阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律来确定性能改进的上限。
平行化
开发人员在确定热点并完成设定目标和期望的基本实践后，需要并行处理代码。根据原始代码，它可以像调用现有的GPU优化库一样简单，如立方玻璃、傅立叶变换、推力或向并行编译器添加一些预处理器指令。
另一方面，一些应用程序的设计需要进行一些重构，以暴露其固有的并行性。CUDA并行编程语言家族(CUDAC++、CUDAFortran等)旨在尽可能简单地表达这种并行性，因为甚至CPU架构也需要公开并行性来提高或简单地维护顺序应用程序的性能。同时，在支持CUDA的GPU上启用这些GPU设计，以实现最大并行吞吐量。
优化
在完成每一轮应用程序并行化后，开发人员可以开始优化以提高性能。充分了解应用程序的需求可以帮助使过程尽可能顺利，因为可以考虑许多可能的优化。然而，像整个应用程序OD一样，程序优化是一个重复的过程（确定优化机会、应用程序和测试优化，验证实现的加速和重复），这意味着程序员在看到良好的加速效果之前不需要花很多时间来记住所有可能的优化策略。相反，它们可以在学习策略时逐渐应用。
从重叠数据传输到计算再到微调浮点计算序列，优化可应用于各级。可用的概要分析工具对指导这一过程非常有用，因为它们可以帮助建议开发人员优化工作的最佳方案，并为指南优化部分的相关部分提供参考。
部署
在完成应用程序中一个或多个组件的GPU加速后，结果可以与原始预期进行比较。回顾过去，初始评估步骤允许开发人员通过加速给定的热点来确定潜在加速的上限。
在解决其他热点以提高整体速度之前，开发人员应考虑并行实现，并将其付诸实践。这是非常重要的，有很多原因；例如，它允许用户尽快从他们的投资中获利（加速可能是部分的，但仍然有价值），并通过向开发人员提供一组渐进的变化，而不是革命性的变化，将开发人员和用户的风险降到最低。应用程序。

NVIDIA CUDA驱动软件组成

GPU加速库

CUDA-X库

IndeX框架（IndeX）

语言解决方案

OpenACC编译器指令

NVIDIA CUDA C / C ++编译器（NVCC）

参考资料

CUDA C / C ++代码示例

CUDA文档

开发工具

NVTAGS

DIGITS深度学习培训系统

Nsight集成开发环境

可视分析器

CUDA-GDB命令行调试器

CUDA-MEMCHECK内存分析仪