CUDA學習筆記（一）：GPU背景知識
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GPU的背景知識
GPU的每一個core（計算核心）都有兩個計算單元
輸出指令之後GPU執行程式的流程
SM中每一個core執行的具體的運算是不一樣的，有CUDA統一排程
GPU和CPU執行程式的區別
通常來說，訪問資料的時間隨著計算核和儲存資料的記憶體位置的距離而增加
Latency延遲是核等待資料的時間。
CPU是通過大量的告訴快取cache來縮短這個時間的，也就是儘可能減少時間t來減小延遲，CPU關注單個核心的執行速度
如果warp1所需要的而資料不可以獲得的話，那麼SM就會轉向一個可以獲得資料的執行緒束。GPU所關注的是整體的運算吞吐量，而不是單個核心的執行速度
如何產生大量的執行緒？ CUDA通過一種叫做核函式（kernel）的特殊函式去實現的，這個函式會產生大量的可以分配SM的計算執行緒
參考
- 《CUDA高效能平行計算》機械工業出版社
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