简略信息一览：
- 1、CUDA编程基础——Grid、Block、Thread
- 2、CUDA编程概述
- 3、CUDA简介(上)
- 4、CUDA编程入门之激活函数PReLU
- 5、cuda提供了分配设备内存以及在主机和设备内存之间传输数据的
CUDA编程基础——Grid、Block、Thread
1、三者之间关系如图所示，从中可以看出，三者存在包含关系。每个grid分为多个block，每个block分为多个Thread，grid和block最多可以是三维的。
2、Kernel是GPU上的执行单元，它就像CPU的函数，通过Grid和Block来组织和调度线程。Grid是由Block构建的，可以是一维、二维或三维的结构，灵活地适应不同的算法需求。Block则是由线程构成的最小执行单元，它们可以同步协作，共享内存资源，而创建Grid的数量则受限于GPU的实际能力。
3、硬件基础与编程元素 GPU编程的核心始于理解其硬件组成，特别是NVIDIA的GP104 SM与GTX Pascal架构，以及AMD Socket A主板的GPU架构。硬件上，CUDA编程的关键在于GPU的内存和线程结构，如__shared__和__device__的巧妙配合，以及register、local、__shared__、global、constant和texture这些内存类别。
CUDA编程概述
1、CUDA编程的核心在于理解和利用GPU的硬件潜力，特别是NVIDIA GPU的并行计算能力。CUDA通过将计算任务划分为thread block和Streaming Multiprocessor（SM），实现了多线程并行执行，这是其高效性能的关键。
2、CUDA，作为GPU编程的基石，将CPU和GPU的特长结合，实现了高效的并行计算。通过细致地管理线程、块和网格，CUDA为开发者提供了强大的工具，以充分利用GPU的潜力，推动了高性能计算的边界。掌握CUDA，就是在探索计算世界的未知领域，实现前所未有的性能提升。
3、CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。
4、探索GPU编程之旅：CUDA入门指南 硬件基础与编程元素 GPU编程的核心始于理解其硬件组成，特别是NVIDIA的GP104 SM与GTX Pascal架构，以及AMD Socket A主板的GPU架构。
5、CUDA的应用 计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA（英伟达）发明了CUDA（Compute Unified Device Architecturem，统一计算设备架构）这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。
6、cuda是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，cuda架构能充分发挥gpu的强大计算功能。本书首先介绍了cuda架构的应用背景，并给出了如何配置cuda c的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了cuda c的基本语法和使用模式。
CUDA简介(上)
CUDA，NVIDIA为GPU设计的异构并行编程利器，巧妙地扩展了C语言，将CPU的低延迟通用性与GPU的并行处理能力结合起来。在CUDA编程模型中，Host（CPU）主导程序流程，而大规模并行部分则在Device（GPU）上通过CUDA核并行执行，通过PCI Express提供高速数据交换。
CUDA（Compute Unified Device Architecture），显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。
CUDA（Compute Unified Device Architecture），通用并行计算架构，是一种运算平台，包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。只要使用一种类似于C语言的CUDA C语言，就可以开发CUDA程序，从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力，而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务，再交由GPU处理。
CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。
CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写，它是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型。CUDA允许程序员在显卡上进行并行计算，以加速计算过程。CUDA底层是基于GPU，它支持C/C++和Fortran编程语言，并提供了一些方便的API接口，如CUDA Runtime API和CUDA Driver API。
帮助理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。
CUDA编程入门之激活函数PReLU
1、踏入CUDA编程的世界，我们已经探讨了Leaky ReLU的激活函数。今天，我们将深入研究PReLU，一种更具灵活性且能有效提升模型表现的激活函数，尤其在处理过拟合问题时。PReLU的独特之处在于其可学习的负半轴斜率，这不仅降低了计算成本，还避免了Dead ReLU问题。
2、ELU和SELU则在ReLU的基础上，融合了sigmoid的优点，解决了梯度消失问题，并提供了一定的软饱和性。PReLU通过学习参数进一步优化了Leaky ReLU，而Maxout则通过归纳ReLU和Leaky ReLU的优势，增加了模型的复杂性。
3、结论：可以用线性激活函数的地方一般会是输出层。在深度学习中，常用的激活函数主要有：sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数、Leaky ReLU函数。
cuda提供了分配设备内存以及在主机和设备内存之间传输数据的
在PyTorch中，GPU训练时显卡显存free（即未被使用的显存）可能不会立即分配给当前任务。这是由于PyTorch具有内置的CUDA内存管理器，它负责在GPU内存之间管理数据的分配和移动。当PyTorch需要为一个张量分配内存时，它会向CUDA内存管理器申请一块适当大小的内存。
它们有一些很小的存储区域，这些区域被叫做共享内存。每一个多重处理器的共享内存仅有16KB大小。这并不是一个高速缓存，这是由程序自由管理的存储区域。这方面与Cell处理器上的SPU处理单元有些类似，可以进行本地的数据存储。
直接在内存与外设之间实现数据传送：DMA（DMA控制器在获得总线控制权后）； 转入中断服务程序执行输入/输出指令：中断（CPU在响应中断时）。 中断方式的优缺点 I/O设备中断方式使处理器的利用率提高，且能支持多道程序和I/O设备的并行操作。不过，中断方式仍然存在一些问题。
程序中断方式特点：不仅允许主机和外设同时工作，而且允许一台主机管多台外设。完成的过程中需要许多辅助的工具，如果中断请求过于频繁，CPU应接不暇，速度慢。DMA的特点：在主机和外设之间有直接的传送通道，无需经过CPU既保证了CPU的效率，有满足高速外设。
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