Руководство по программированию на CUDA: Основы разработки ядер CUDA

Разработка ядра CUDA начинается с определения ядра, которое представляет собой специализированную функцию на языке C++, предназначенную для параллельного выполнения на большом количестве ядер NVIDIA GPU. Эти функции представляют собой базовую единицу работы в модели программирования CUDA, выступая в качестве моста, где последовательная логика хоста переходит в массово-параллельное выполнение на устройстве.

1. Указатель global

Указатель __global__ объявления является обязательным параметром интерфейса, который указывает компилятору генерировать код для GPU, при этом оставляя точку входа функции доступной для процессора. Функции, выполняемые на GPU и вызываемые с хоста, называются ядрами.

2. Среда выполнения

Ядра направляются к и выполняются на потоковых многопроцессорах (SM). SM — это основной вычислительный блок внутри видеокарты NVIDIA, отвечающий за управление сотнями одновременно выполняющихся потоков. Каждый SM обрабатывает блоки потоков и распределяет их на вычислительные ядра.

Правило синтаксиса: Ядра должны строго возвращать void. Поскольку они работают асинхронно относительно хоста, они не могут напрямую вернуть значение процессору; результаты должны быть записаны обратно в выделенную память устройства.

TERMINALbash — 80x24

> Ready. Click "Run" to execute.

QUESTION 1

What is the primary function of the __global__ specifier?

It defines a function that runs on the CPU but is callable from the GPU.

It defines a kernel that runs on the GPU and is callable from the CPU.

It allocates memory on the GPU's SM cache.

It synchronizes all threads in a block.

✅ Correct!

Correct! __global__ is the bridge used to launch kernels from Host code.

❌ Incorrect

Incorrect. __global__ specifically identifies entry-point kernels for GPU execution called by the Host.

QUESTION 2

Why must CUDA kernels return void?

Because they execute asynchronously and have no direct path to return values to the Host thread.

To save registers on the SM.

Because GPU memory is read-only.

The NVCC compiler does not support float returns.

QUESTION 3

Which hardware component is responsible for managing and executing threads in a CUDA kernel?

The PCIe Controller.

The Streaming Multiprocessor (SM).

The Host RAM controller.

The BIOS.

QUESTION 4

What happens when a Host calls a kernel function?

The CPU halts until the GPU finish processing.

The GPU creates a clone of the function for every available SM.

The kernel is enqueued for execution on the GPU, and the CPU continues to the next instruction.

The CPU performs a context switch to the GPU.

QUESTION 5

Which of the following is the correct definition of a CUDA kernel?

A function that executes on the GPU and is invoked from the Host.

A C++ library for file I/O.

A hardware driver for NVIDIA GPUs.

A standard CPU function with the __gpu__ prefix.

1. Указатель __global__

2. Среда выполнения

1. Указатель global