CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA推出的一种用于通用并行计算的编程模型和编程接口。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速应用程序。CUDA编程涉及使用CUDAC/C++或CUDAFortran等语言编写代码，这些代码可以在GPU上并行执行，从而显著提高计算性能。

作业描述及代码参见：CS149-asst3实验环境：WSL2；GeForceMX350；Cuda12.6第一部分：CUDA热身练习1：SAXPY实验结果：相比基于CPU的实现，性能明显下降。这是由于SAXPY属于I/O密集型任务，计算量较小，主要的时间耗费在数据的转移。第二部分：CUDA热身练习2：并行前缀和第三部分：简单

目录前言核函数一维二维三维结果分析前言所有的代码下载链接：code。以下代码展示了如何在CUDA中打印网格和线程的索引信息。代码包括一维、二维和三维的网格和块的设置，并定义了多个内核函数来输出当前的索引信息。核函数打印线程索引__global__voidprint_idx_kerne

NVIDIACUDA编程模型允许灵活地配置grid和block，使程序能够在不同规模和结构上运行。CUDA中的grid可以是1、2或3维的，block也可以是1、2或3维的。这意味着存在多种可能的组合，每种组合都会影响最终线程的编号计算。下表展示了所有可能的grid和block组合，并描述了

CUDA代码高效计算策略高效公式✒️Math代表数学计算量，Memory代表每个线程的内存

使用了共享内存和向量化传输，目前为止效果最好的一个实现__global__voidtransposeSmemVec(float*input,float*output,constintX,constintY){__shared__floatsmem[32*4*32];unsignedintix=4*(blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x);

  本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型，需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构，不是物理结构。实现例子代码参考文献[2]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。1.Grid、Block和Thread间的关系  GPU中最重要的2种内存是全局

threadID的计算方式，简单来说很像小学学的除法公式，本文转载自同学一篇博客；并进行简单修改；被除数=除数*商+余数用公式表示：$$线程Id=blockId*blockSize+threadId$$blockId：当前block在grid中的坐标（可能是1维到3维）blockSize：block的大小，描述其中含有多少个thr

随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。面对诸多arm相关且资源有限的设备，往往想更好的提速，满足更高时效性，必将更多类似矩阵相关运算交给CUDA处理。同时，面对市场诸多教程与诸多博客岑子不起的教程或高昂教程费用，使读者(特别是