基于GPU的CUDA

（回顾昨天，给今天定了两条做事准则：

1.做事时多想想，理清楚一条逻辑。

2.重要，困难的事情先做，一点点克服拖延的坏毛病

GPU和CPU比较，GPU在处理能力和存储贷款上表交友有时，它可以通过增减处理单元和存储器控制单元来达到上述的目标。

支持CUDA的GPU可以简单的类比于：由若干个向量处理器组成的超级计算机。

在CPU+GPU的异构并行中：

        CPU主要负责逻辑性较强的事务计算。

        GPU主要负责计算密集度高的图形渲染。

GPU：以大量线程实现面向吞吐量的数据并行计算，适合于处理及算密度高，逻辑分支简单的大规模数据并行任务。

CPU：有复杂的控制逻辑和大容量的缓存减少延迟，尤其擅长复杂的逻辑运算。

CUDA：GPU通用计算API，一种同意计算的设备架构

随着CUDA的出现，GPU的含义从图形处理器发展为通用计算器

于以往GPU相比，支持CUDA的GPU在架构上做了两项显著的改进：

A.采用统一处理架构，可以更加有效的利用过去分布在顶点渲染器和像素渲染器的计算资源

B。引入内存共享存储器，支持随机写入和线程间通信