NVIDIA CUDA 并行计算入门指南，带你从零到一深刻理解 GPU 加速的核心方法论。
• CUDA C++ 利用数千并行线程显著提升计算性能，适合带宽和计算密集型任务，广泛应用于深度学习和高性能计算。
• 统一内存（Unified Memory）简化了 CPU 和 GPU 之间的数据共享，cudaMallocManaged 实现跨设备内存无缝访问。
• CUDA kernel 通过 __global__ 修饰，运行于 GPU，线程索引（threadIdx、blockIdx）与执行配置（）构建灵活的并行模型。
• 网格-步幅（grid-stride loop）设计实现线程间高效任务分配，提升硬件利用率和扩展性。
• 预取（cudaMemPrefetchAsync）避免内存迁移延迟，显著降低页面错误导致的性能瓶颈，实现近峰值带宽利用率。
• 性能分析工具 NSight Systems（nsys）提供详细的时间和带宽统计，助力精准性能调优。
• 逐步扩展线程块数量，利用 GPU 多个 SM 并行能力，性能提升与硬件架构紧密相关。
深层洞察：CUDA 的本质是将庞大计算任务拆分为可并行执行的细粒度线程，通过合理的内存管理和执行配置，最大化硬件潜能，平衡计算与内存瓶颈，是现代 GPU 加速应用的基础范式。
持续学习建议：深入阅读 CUDA Toolkit 文档、探索 GPU 内存层次和调优指南，逐步掌握复杂计算模型和多维线程网格设计，实现长期技术积累与应用突破。
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