博文纲领：
cuda编程笔记(一):首次尝试
1、在深入了解GPU底层前，建议直接尝试一个编程小例子，学习正反馈更强。一个典型的CUDA程序实现流程如下：首先，内存管理是关键，使用`cudaMalloc`函数类似C语言的`malloc`，还有其他内存管理函数如`cudaMemcpy`。
2、起源：CUDA编程模型起源于GPU的并行计算能力。硬件对比：与CPU相比，GPU拥有大量计算单元和简化控制逻辑，更适合大规模并行计算。CPU与GPU角色：在CUDA编程中，CPU作为主机，负责复杂控制；GPU作为设备，负责并行计算。两者通过总线交换信息。CUDA编程基础：安装：首先需要安装CUDA驱动和nvcc编译器。
3、本文围绕CUDA性能优化，着重探讨PTX（Portable Threading Extension）在编程模型、内存模型、机器模型、语法、源码格式、注释、PTX语句、指示语句、指令语句、标识符、常量、数据类型、变量、以及内存一致性模型等方面的核心概念与实践。
CUDA编程学习笔记-01
CUDA编程学习笔记01要点如下：异构计算概念：核心思想：异构计算利用不同体系架构硬件的优势，如CPU擅长控制密集型任务，GPU擅长计算密集型任务。实例：本科时的集成电路竞赛中，利用ARM+FPGA实现车牌识别系统，体现了异构计算思想。CUDA编程模型：起源：CUDA编程模型起源于GPU的并行计算能力。
在深入了解GPU底层前，建议直接尝试一个编程小例子，学习正反馈更强。一个典型的CUDA程序实现流程如下：首先，内存管理是关键，使用`cudaMalloc`函数类似C语言的`malloc`，还有其他内存管理函数如`cudaMemcpy`。
CUDA提供了GPU编程框架，通过内存模型、内存访问优化、线程管理、并行计算等特性，能够有效提升计算性能，实现大规模数据处理。PyTorch集成CUDA算子，为深度学习等高性能计算领域提供高效支持。
在深度学习研究中，遇到PyTorch等框架不支持某些计算时，考虑直接编写CUDA kernel，以提升效率和调试效率。我将通过个人学习记录，分享CUDA编程入门，旨在帮助初学者和有兴趣者。主要参考NVIDIA官方v11手册[1]，并以通俗方式阐述。官方文档是学习CUDA最权威的资源，建议结合文档学习，这里更注重易懂性。
在CUDA编程中，正确选择grid_size和block_size对性能优化至关重要。这两个参数决定了线程块如何在网格中分布，从而影响到GPU的并行处理能力。首先，考虑block_size的选择。它决定了每个线程块中的线程数量，对性能的影响主要体现在共享内存的利用上。
CUDA核函数是核心组件，通过配置参数如grid、block大小和shared memory分配进行定义。存储系统中，线程拥有独立的寄存器和局部存储，块有共享存储，全局存储对所有线程开放。线程组织通过threadIdx和blockIdx变量确定。变量类型和CUDA函数库是CUDA编程的重要组成部分，如Thrust库、CuBLAS等提供了高效计算工具。
如何自学电脑编程
1、自学电脑编程，可以按照以下步骤进行： 选择学习资源- 在线视频教程：搜索相关的编程视频学习网站，选择适合自己水平和兴趣的视频教程。这些教程通常涵盖编程基础知识到进阶技能，适合不同层次的学习者。- 书籍与文档：除了视频教程，还可以阅读经典的编程书籍和官方文档。
2、动手实践：通过完成一些小项目来实践编程技能，如编写简单的网页、游戏等。 参与开源项目：加入开源项目可以学习到更多编程技巧和经验，同时也能锻炼团队协作能力。 不断挑战自己：尝试解决复杂问题，不断挑战自己的技能边界。
3、- 准备一台可以上网的电脑，并安装相应的编程软件。 选取适合初学者的编程语言书籍：- 选择易于入门的书籍，如《JAVA入门到精通》、《编程思想》或《JAVA核心技术》。- 在学习过程中，对书中的基础语法进行标记和注释，以加深理解。 实践书中知识：- 使用编程软件将书籍中的理论知识逐一进行实践。
4、建议学习Python。Python基础语法内容较为简单，可以比较快的了解编程的思维习惯，并能够较快接触到PythonGUI库(比如Tkinter)，很容易借用这些库开发出一些有趣的程序。同时Python的缩进格式也比较严格，这也很好的让编程初学者养成一个良好的编写代码习惯。
5、电脑编程入门教程——首先要选择一门语言开始学习编程。学习编程当然要从学习编程语言开始，至于具体选择哪种语言开始，根据个人的喜欢来决定即可。电脑编程入门教程——开始学习编程后如何入门。网上有很多编程社区，编程论坛，以及免费的学习教程、视频资源等。