3.3 并行性的表现

为更好地理解线程束执行的本质，将使用不同的执行配置分析下述的sumMatrixOn-GPU2D核函数。使用不同的网格/块的维数组并使用nvprof配置指标来分析。

2.4 设备管理

在本节，你将通过以下两种方法学习查询和管理GPU设备：

3.1 CUDA执行模型概述

前面使用了不同的block和grid来配置核函数，可以看出性能是有差异的，但是为什么会存在差异，如何选择最合适的参数呢？这一章就是解释这些内容。

3.2 理解线程束执行的本质

启动内核时，从软件的角度你看到了什么？对于你来说，在内核中似乎所有的线程都是并行地运行的。在逻辑上这是正确的，但从硬件的角度来看，不是所有线程在物理上都可以同时并行地执行。本章已经提到了把32个线程划分到一个执行单元中的概念：线程束。

2.3 组织并行线程

从前面的例子可以看出，如果使用了合适的网格和块大小来正确地组织线程，那么可以对内核性能产生很大的影响。在向量加法的例子中，为了实现最佳性能我们调整了块的大小，并基于块大小和向量数据大小计算出了网格大小。
现在通过一个矩阵加法的例子来进一步说明这一点。

2.2 给核函数计时

2.2.1 用CPU计时器计时

10.1 CUDA C的开发过程

了解GPU内存和执行模型抽象有助于更好地控制大规模并行GPU环境。这样，创建映射到抽象二维或三维网格的应用子域就变得很正常了，并且可以使核函数像串行一样表示。重点关注高级区域分解和内存层次结构存储管理的内容，就不会被创建和销毁线程的烦琐细节所妨碍了。

10.3 CUDA调试

分为两个部分，内核调试和内存调试。

第2章 CUDA编程模型

2.1 CUDA编程模型概述

1 简介

参考GB/T 39263-2020 道路车辆 先进驾驶辅助系统 (ADAS) 术语及定义整理方表格