1.序列（serial）與並行（parallel）相對應，是指我們從事某項工作時乙個步驟接著乙個步驟的去實施。
2.gpu主要負責高度執行緒化的並行任務，cpu負責邏輯性強的事物處理和序列運算。
4.cuda（compute unified device architecture，統一計算裝置架構）平行計算函式稱為kernel函式，是負責並行運算的，內部分塊為block並行，塊block內又分為執行緒thread並行。
5.cuda程式的完整執行流程：cpu序列**->gpu並行kernel->序列**->並行kernel...
6.cuda中使用了dim3型別的內建變數threadid和blockid，這樣可以使用一維，二維，三維的索引來標誌執行緒塊，比如可以直接操作二維陣列。
7.避免在cuda中使用整數的除法和求餘以及分支和迴圈。
8.執行緒間可以通過sharememory通訊，並通過syncthreads()函式同步。
9.乙個gpu有多個核sm，乙個sm有8個執行單元sp。kernel實質是以block為單位執行的，故乙個block需要傳送到乙個sm處理，block中的執行緒傳送到8個sp上處理，股活動執行緒不超過8個。
10.實際執行時，block被分成更下的wrap執行緒束，wrap由多個執行緒組成，tesla架構的gpu有32個執行緒組成乙個wrap。wrap中的指令最好相同，即乙個wrap中最好不要分支。
11.進行一次乙個gpu有多個核sm運算，要在多種儲存器間進行幾次資料傳輸，需消耗相當多的時間，這導致gpu不適合對實時性要求高的應用。（？？？）
sp：最基本的處理單元，streaming processor最後具體的指令和任務都是在sp上處理的。gpu進行平行計算也很多個sp同時做處理。
sm：多個sp加上其他的一些資源組成乙個sm，streaming multiprocessor。其它資源也就是儲存資源，共享記憶體暫存器等。
wrap：gpu執行程式時的排程單位，目前cuda的wrap的大小為32，同在乙個wrap的執行緒，以不同的資料資源執行相同的指令。
thread->block->grid：在利用cuda進行程式設計時，乙個grid分為多個block，而乙個block分為多個thread。其中任務劃分是否影響到最後的執行效果。劃分的依據是任務特性和gpu本身的硬體特性。
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