关于cuda，显卡和内存间的数据复制

CUDA能取代CPU吗?

摩尔的预言 唯有CUDA才是终极的CPU 架构解析：从硬件角度看CUDA（上）如果你是一位小熊在线的忠实读者，那么你对NVIDIA最新的GPU架构技术一定并不陌生。如果你不经常看小熊在线的文章，那么我还是建议你多做一些功课，去了解一下NVIDIA最新的显卡特色技术。因为NVIDIA的CUDA架构与他们的GPU架构稍有不同，并且在这篇文章中，将为读者揭示一些NVIDIA从未提及的技术细节。GPU的处理核心架构从上面的这张架构图我们可以看到，NVIDIA的Shader核心是由若干个材质处理单元（TPC）的群组所构成的。例如一个8800GTX，它内部就有8个群组，而8800GTS内部就有6个群组。事

CPU，内存条，显卡之间是怎么传送和显示数据的？

这个其实不难理解。简单的说： 拿3D游戏来说，CPU的工作大部分是在指导显卡工作。也就是说CPU要告诉显卡游戏中出现的人物 树木等景象应该显示在什么地方。显卡（GPU)得到命令之后 就开始计算多边形 生成我看所看到景物。 而内存主要是存储CPU和显卡随时可能要调用的数据，内存事先把CPU、GPU可能要用到数据从硬盘中调出来备用。因为和硬盘比起来内存速度相当快，所以内存越大里储存的数据越多，就显得这个电脑速度越快。

关于CUDA

CUDA是英伟达公司开发的显卡加速程序，现在已经比较成熟了，现在的应用场合主要是图形和视频渲染这种场合，对于文件读取，真的不适用。 要想文件读取快一些，方法并不多，第一选择固态硬盘，选择相对配置较高的电脑，处理速度会快一些，第三，电脑的应用程序相地较少，应用程序可以看成是一节货车的车箱，用不用都会相对拖慢系统的速度，半个月都不用的软件一很不安装。第四必要时完全关闭电脑杀毒软件。最后是字库文件不要太多，半个月不用的字体也不要安装。 如果只是复制文件，这时文件数目越少，复制速度越快，所以要用WINRAR打包复制的方法是最快的。打包时要采用不压缩方式。

linux中哪些工具可以测试cuda程序，监控gpu内存性能

nvcc 编译代码 nvcc -o squareSum squareSum.cu运行结果： CUDA initialized. (GPU) sum:29909398 time:787124792 (CPU) sum:29909398 time:10000 从执行的结果可以看出， GPU 中运行的程序居然要比 CPU 中的消耗的时钟周期还要多得多。这是有原因的。 因为程序之中并没有使用 CUDA 并行执行的优势。 这里分析一下 GPU 运行的性能。 此 GPU 消耗的时钟周期： 787124792 cycles GeForce G 103M 的 clockRate： 1.6 GHz 所以可以计算

CUDA是什么?主要应用在什么地方？

CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。

CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言编写CUDA架构的程序，在支持CUDA的处理器上运行超高性能。CUDA3．0已经支持c＋＋和FORTRAN。

发展现况：

支持CUDA的gpu已经售出了超过1亿，成千上万的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决专业和家庭应用中的问题。这些应用范围从视频和音频处理和物理效果模拟到石油和天然气勘探、产品设计、医学成像和科学研究。

CUDA的核心是三个重要的抽象：线程组层次结构、共享存储和barrier同步，这可以很容易地暴露给程序员，作为C语言的最小扩展。

CUDA软件栈由几个层组成，一个硬件驱动程序、一个应用程序编程接口（API）及其运行时，以及两个高级通用数学库CUFFT和CUBLAS。硬件被设计为支持轻量级驱动程序和运行时层，从而提高性能。

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