作者：禅与计算机程序设计艺术
近年来，随着移动互联网、智能手环、手游的发展，物联网终端设备的普及率逐渐提升，对视频处理、图像识别等计算密集型任务的需求也越来越强烈。在这种情况下，高速并行计算能力（Graphics Processing Unit）显得尤其重要。为了加快处理速度，科技公司都选择部署基于图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）的系统，而设计更快、更省电的算法也是提升处理效率的一个关键因素。但是，由于传统GPU设计中存在很多限制导致处理性能不够高，如同时支持多线程执行的核的数量有限、带宽受限等，因此，如何设计更好的GPU并行算法以及优化其性能成为许多研究人员和工程师面临的课题。本文将从以下几个方面进行分析和讨论：
① GPU工作原理和特点； ② GPU编程模型； ③ CUDA编程语言及运行机制； ④ CPU-GPU并行编程模型及流程； ⑤ GPU内存访问模式； ⑥ GPU架构设计； ⑦ GPU并行编程优化方法； ⑧ GPU编程实践经验总结。 通过对以上几方面的研究、观察和分析，本文试图回答如下几个问题：
1.为什么要用GPU？它的优势在哪里？它的缺陷又在哪里？ 2.什么是CUDA编程语言及其运行机制？它有哪些应用场景？ 3.CPU-GPU并行编程模型及流程分别是怎样的？各自适用的算法类型有哪些？ 4.如何合理地设计GPU并行算法？应该遵循哪些原则？ 5.GPU架构设计如何影响并行性能？主要包括什么？ 6.GPU并行编程优化方法主要有哪些？各自适用领域有哪些？ 7.GPU编程实践过程中遇到的坑、问题及解决办法有哪些？