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GPU编程是充分释放GPU数千个计算核心潜力的技术，与CPU处理复杂逻辑（专家）不同，GPU更像一支高效的大军。其核心抽象源自NVIDIA的CUDA平台，将任务分解为线程（Thread）、线程块（Block）和网格（Grid），并通过__global__声明的核函数（Kernel）来定义GPU上执行的并行任务。理解其基础理论与工程实践，是实现应用加速的关键。

📖 一、基础理论与内容体系

理解GPU编程，需要从概念、模型和流程三个层面入手。

• 核心概念与定义：GPU编程即利用GPU的并行计算能力，将任务分解为大量可同时执行的子任务。NVIDIA的CUDA（统一计算设备架构）平台是事实标准，通过简单语法控制GPU实现通用计算。

• 硬件架构基础：深入了解GPU硬件是编程优化的前提。GPU内部组织为一个多层次的系统：

  • 流式多处理器 (SM)：GPU的核心计算单元，包含CUDA核心、调度器等。

  • 线程束 (Warp)：SM中的基本执行单元，固定为32个线程，它们同时执行相同指令。理解Warp是优化GPU性能的核心。

  • 内存层次结构：包括全局内存 (Global Memory)