weixin_45715405的博客

你是不是也对GPU并行计算着迷，想知道怎么让代码跑得更快？今天我带你走进一个硬核但超实用的世界——和。我可以负责任地说：性能优化不只是堆代码，而是要懂硬件、摸清瓶颈，再用聪明办法解决问题。这篇文章不搞花哨，直接带你从零到一学会核心知识，还配上代码案例让你边学边练，保证你看完就能上手优化自己的CUDA程序。别走开，咱马上开干！

你是不是也曾在CUDA编程中抓耳挠腮，代码明明没问题，可性能就是上不去？别慌，今天我要带你解锁一个CUDA编程中的“隐藏杀手”——Warp分歧！我可以负责任地说：搞懂Warp分歧并学会优化它，绝对是你从CUDA小白进阶高手的必经之路。这篇文章不玩虚的，带你弄懂Warp分歧的来龙去脉，再配上案例和代码，保你看完就能上手优化自己的程序。准备好了吗？咱们这就开干！

我今天要带你从零开始，用最简单的方式搞懂CUDA性能测量的核心套路和优化技巧。不管你是刚入门还是想更进一步，这篇指南都能让你快速上手，写出飞快的并行代码。咱们不玩虚的，直接上干货，还配上硬核小案例，让你边学边练，立马见效！我的观点很明确：**CUDA优化不是玄学，而是科学+实践的结合。关键在于抓住瓶颈、量身定制方案，而不是一味堆砌高级技巧。**跟着我走，保证你看完就能动手优化自己的代码！

向量化加载：用 int4 一次读 4 个数，减少访存。双缓冲：边加载边计算，隐藏延迟。warp 原语：用 shuffle 指令，线程直接从寄存器拿数据。

我可以负责任地说：学好CUDA，你的编程人生将彻底起飞！今天，我要带你从零掌握CUDA的核心知识点，还会奉上有深度的小案例，让你边看边学，立马开干。准备好了吗？系好安全带，咱们出发！

你是不是也觉得CUDA编程听起来很高大上，但一上手就头晕眼花？别慌，我要告诉你：统一内存（Unified Memory）是CUDA里最接地气又最能提升性能的黑科技之一！它能让你少写一堆复杂的内存管理代码，还能让程序跑得更快。想不想快速掌握这门技术，直接在项目里秀一把？我会用大白话把这些知识点掰开揉碎讲明白，再配上精心设计的小案例，手把手带你从入门到精通。别眨眼，咱们这就开干！我的观点很明确：统一内存不是“自动挡”让你啥都不管，而是“半自动挡”，用得好能大幅提升效率，用不好就是性能杀手。

你是不是也遇到过这样的情况：辛辛苦苦写了个CUDA程序，结果跑起来慢得像乌龟爬，性能完全不如预期？这篇文章不玩虚的，直接用大白话和硬核代码，教你如何快速上手这些知识点，提升程序效率。别怕试错，动手写代码，跑数据，调参数，总能找到属于你的性能巅峰。GPU寄存器是每个线程的“私人宝库”，速度快得飞起，比全局内存快几十倍。：寄存器是CUDA的命脉，但别一味追求少用。**改成这样：告诉编译器这些指针不重叠，减少不必要的内存检查，寄存器分配更高效。：固定内存不是万能药，小数据用它是大杀器，大数据就别硬上，浪费资源。

你是不是也觉得CUDA编程听起来高大上，但一上手就头晕？别慌，今天我要用最接地气的方式，带你彻底搞懂**Read-only data/cache（只读缓存）**这块硬核知识。不仅讲明白它是什么、为啥牛，还会通过几个超实用的小案例，让你边学边练，立马能上手写出自己的CUDA程序。请认真看到最后，保证让你不仅学会，还能有种“哇，原来还能这么玩”的感觉。准备好了吗？咱们这就开干！

你是不是也觉得CUDA编程既强大又头疼？作为一名混迹C++多年的老司机，我可以负责任地说：想让你的CUDA程序跑得飞起，基础知识只是敲门砖，真正的秘密武器藏在高级优化技术里！今天，我要带你用大白话搞懂数据预取策略和异步内存操作这两大杀器，配上硬核代码案例，让你一看就懂，一学就会。别眨眼，这篇文章不仅能让你快速上手，还能让你在优化性能时多几分自己的“独门绝技”！

别再盯着CPU那点可怜的单线程性能发呆了，GPU才是未来，而CUDA就是你手里的点火钥匙！今天，我要带你从最基础的向量加法入手，用大白话讲明白CUDA的精髓，让你快速上手并行计算，释放GPU的洪荒之力。作为一个多年混迹C++的老司机，我敢说：学会这个，你离“计算狂人”的称号就不远了！

为什么你的CUDA程序有时候跑得像火箭，有时候却慢得像乌龟？答案就藏在全局内存管理这个关键点里。作为一个混迹C++多年的老兵，我可以负责任地说：掌握这这个技能，你的程序性能绝对能翻好几倍！今天，我就用大白话带你深入浅出地搞懂这些知识点，还奉上精心设计的小案例，手把手教你写代码优化性能。准备好了吗？咱们这就出发，冲进CUDA的性能优化世界！

今天，我就带你深入C++的移动语义，用自定义的移动构造函数和移动赋值运算符，硬核模拟Rust的唯一所有权。不仅有干货代码，还会手把手讲明白，保证你看完就能上手。准备好了吗？咱们这就开干！

链接报“undefined reference”？用nm一看就知道少了啥。编译检查输出解析U表示未定义，说明std::cout需要标准库，链接时加-lstdc++就行。我的看法nm是链接问题的显微镜，不会用就只能瞎猜。

别再盯着CPU那点可怜的单线程性能发呆了，GPU才是未来，而CUDA就是你手里的点火钥匙！今天，我要带你从最基础的向量加法入手，用大白话讲明白CUDA的精髓，让你快速上手并行计算，释放GPU的洪荒之力。作为一个多年混迹C++的老司机，我敢说：学会这个，你离“计算狂人”的称号就不远了！

而NVIDIA的CUDA平台，正是这场革命的核心，把GPU从画图的“小能手”变成了并行计算的“大杀器”。用C/C++就能给GPU写代码，这门槛一降，开发者蜂拥而至，GPU计算正式起飞。指令一样，数据不同，这叫“单指令多线程”。但如果遇到分支（if-else），warp里有的线程走A路，有的走B路，就会浪费时间。到了CPU+GPU异构计算，事情就变美妙了：CPU管逻辑，GPU算数字，俩人分工明确，效率拉满。从摩尔定律的瓶颈到GPU的崛起，再到CUDA的横空出世，高性能计算的每一步都在告诉我们：并行是王道。