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摘要： 这篇文章探讨了CUDA编程中的warp和SIMD概念，以及控制分歧对性能的影响。warp是CUDA中线程调度的基本单位，每个warp包含32个线程，以SIMD方式执行相同指令。控制分歧发生在同一warp中线程因不同控制路径而导致执行效率下降。文章通过向量加法示例分析了控制分歧的影响，表明只有在特定情况下（如线程索引超出范围）才会产生控制分歧，其对性能影响通常较小。总体而言，合理设计数据结构和算法可以降低控制分歧，提升CUDA程序的性能。 阅读全文

摘要： 这段文字详细介绍了CUDA编程中的内存管理和数据定位。首先，强调了GPU的内存带宽与浮点计算能力之间的关系，指出性能瓶颈主要来源于内存访问的限制。接着，通过矩阵乘法的示例，展示了如何利用共享内存提高性能，介绍了内存类型（如全局内存、常量内存、寄存器和共享内存）及其访问方式。此外，讨论了Tiling技术，通过将数据划分为小块来优化内存访问。Tiling的有效实现需要线程的同步，以确保在加载和计算阶段的正确执行。最后，文中提供了处理任意大小矩阵的方法，说明如何在矩阵乘法中避免无效计算并管理边界条件。 阅读全文