GPU编程--宏观理解篇（1）

GPU编程与CPU编程最大的不同可以概括为以下两点：

1. “The same program is executed on many data elements in parallel”
2. “Data-parallel processing maps data elements to parallel processing threads”

也就是

1. 同一份程序在很多“数据单位”上并行执行
2. “数据单位”被影射到并行线程上执行

例如，我们可以将一幅图像的每个像素都影射到一个线程，该线程完成的功能是减去图像均值，可以想象“一瞬间，整幅图像就完成了减均值操作”。而CPU通常是，逐像素进行减均值操作。

CUDA是英伟达公司推出通用并行计算架构。在此架构下，可以简单理解我们的编程任务为，“准备好数据单位，影射到线程执行，获取期望的速度”。

我个人体会是，记住上述两条原则，对于我们理解GPU编程有很大的帮助！