先給一句話：CUDA 是 NVIDIA 推出的「用 C/C++/Python 等語言操控顯示卡做平行計算」的工具與生態系。
它讓你把原本在 CPU 上慢慢做的工作，搬到擁有成千上萬「小工人」的 GPU 上，同時做完。

1）為什麼需要 CUDA？用「便當店」想像 CPU vs GPU

• CPU：像一位多才多藝、會處理複雜客訴的店長，核心（Core）很少、單核很強，適合流程多變、條件分支多的任務。
• GPU：像一間擁有上百上千名「包飯糰小幫手」的中央廚房，核心數超多、每個小核心擅長做同樣的動作很多次。

當你的任務是：

• 「對 1 億個數字各自做相同運算」
• 「對一張 8K 影像每個像素做濾鏡」
• 「讓 100 萬個粒子同時更新位置」
  → GPU 超拿手，CUDA 就是把這類任務丟給 GPU 的橋樑。

2）三個最重要的字：Host、Device、Kernel

• Host：主機端，指 CPU 跟你的主程式（C/C++/Python）。
• Device：裝置端，指 GPU（NVIDIA 顯示卡）。
• Kernel：你的「GPU 函式」。你會啟動它，讓海量執行緒同時跑這支函式。

流程長這樣（概念示意）：

CPU(Host) 準備資料 → 傳到 GPU(Device)
            ↓
        啟動 Kernel（一次啟動許多執行緒）
            ↓
GPU 算完 → 把結果傳回 CPU

關鍵心法：Host 安排工作、Device 真的動手做。

3）SIMD？SIMT？GPU 的運作哲學

• CPU 常用 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）：一個指令同時處理多筆資料（像 AVX）。

• CUDA 讓你寫的程式邏輯像是每個執行緒在跑自己的指令，但底層實作是 SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）：

  • 許多執行緒被**「成群結隊」**一起走相同的指令流程。
  • 在 NVIDIA GPU，這個小隊常被稱為 Warp（一組 32 個執行緒，常見設定）。
  • 同一個 Warp 內如果有人走 if 的「左邊路」，有人走「右邊路」，就會 分歧（Divergence），造成隊伍分開排隊，速度下降。

口訣：讓同一個 Warp 內的執行緒走相同路線，就會跑得快。

4）執行緒是怎麼排隊的？Thread → Block → Grid

當你啟動一個 Kernel，會一次啟動非常多的執行緒。CUDA 用三層來管理：

Grid（整個任務）
└─ 多個 Block（中隊）
   └─ Block 內有很多 Thread（士兵）

• Thread（執行緒）：真正跑你 Kernel 函式的最小單位。
• Block：一群執行緒的集合。同一個 Block 的執行緒可以彼此協作（共享記憶體、同步）。
• Grid：這次呼叫 Kernel 的全部 Block。

示意圖（1D 版本）：

Grid
 ├─ Block 0: [Thread 0 ... Thread 255]
 ├─ Block 1: [Thread 256 ... Thread 511]
 └─ Block 2: [Thread 512 ... Thread 767]

核心觀念：Block 是協作單位；同一 Block 內才能共享某些快取資源與同步。不同 Block 之間不能彼此直接同步。

5）SM、Warp 與排程：誰在安排誰上場？

• SM（Streaming Multiprocessor）：GPU 上的「小舞台」。每個 SM 可以同時容納多個 Block，並切換很多 Warp 上下場。
• Warp：上面說過，一隊 32 個執行緒。SM 會輪流發派 Warp 執行，隱藏記憶體延遲。

當有些 Warp 在等資料（例如等記憶體讀取），SM 就讓其他 Warp 先上，這叫「延遲隱藏（Latency Hiding）」。
為了隱藏延遲，你需要足夠多的活躍執行緒（稱為 Occupancy 載入度）來填滿 SM。

6）記憶體層級：為什麼讀資料常常是瓶頸？

GPU 有多層記憶體，速度與容量差很多：

• 暫存器（Registers）：超快，每個執行緒私有。
• Shared Memory（共享記憶體）：同一個 Block 內的執行緒共享，速度快、容量小。
• Global Memory（全域記憶體）：整張卡都能存取，容量大、最慢（相對）。
• 另外還有 Constant/Texture Cache 等特殊用途。

心法：

1. 先想如何少讀 Global Memory。
2. 能把重複用的資料放進 Shared Memory 就放。
3. 讀取時盡量讓連續執行緒讀連續位址（合併存取 / Coalesced Access），速度會差很多。

7）同步與通訊：Block 裡能一起等，Block 間不要等

• 同一個 Block 的執行緒可以用「同步」指令（如 __syncthreads() 的概念）一起等齊再繼續，並共享 Shared Memory。
• 不同 Block 之間無法直接同步；要同步通常是結束這輪 Kernel，回到 Host 安排下一輪。

設計演算法時，要把「需要頻繁交換資料的工作」盡量安排在同一個 Block 裡完成。

8）資料搬運：PCIe 與統一記憶體（Unified Memory）

• PCIe 傳輸：Host（CPU）與 Device（GPU）之間的資料要走 PCIe，這步可能很慢。

  • 常見策略：少搬運、多計算；把資料一次搬過去，多做幾步再搬回。

• Unified Memory（統一記憶體）：讓你不必手動管理「拷貝到 GPU / 拷回 CPU」這件事，由系統在需要時搬運。

  • 好上手，但效能與可控性不一定比手動拷貝好。入門可以用，進階多半會回到手控。

9）常見應用：什麼工作適合 CUDA？

• 影像處理：濾鏡、去雜訊、邊緣偵測、超解析度。
• 科學計算 / 模擬：流體、粒子、有限元素、蒙地卡羅。
• 機器學習 / 深度學習：張量運算、訓練與推論（PyTorch、TensorFlow 底層大量用 CUDA）。
• 金融工程：期權定價、風險模擬。
• 圖形與光線追蹤：路徑追蹤、後處理。

共通特徵：大量、規則、可平行的工作，拆成很多小任務同時做。

10）效能三件事：資料、分工、分歧

1. 資料：

   • 減少 Global Memory 存取次數；
   • 看能不能把重用資料放 Shared Memory；
   • Coalesced：連續執行緒讀連續位址。

2. 分工：

   • Block / Thread 數量要合理（通常很多）；
   • 讓 SM 有足夠 Warp 輪替（高 Occupancy）以隱藏延遲；
   • 但不要讓每個執行緒用太多暫存器/Shared Memory，會擠壓可同時上場的 Warp 數。

3. 分歧（Divergence）：

   • 同一 Warp 內如果 if 走不同路，會排隊分時執行，變慢；
   • 設計上盡量讓同一 Warp 走一樣的分支，或重排資料讓相似工作排在一起。

11）Debug 與思維：先正確，再快速

• 先小資料集跑通：先用小 N 讓結果可人工驗證。
• 與 CPU 版對照：做一個「慢但正確」的 CPU 版本作為「標準答案」。
• 逐步上效能：量測（profiling）後再針對瓶頸（多半是記憶體存取）優化。
• 觀念上要接受：GPU 很快，但要「給得出足夠多且規律的工作」才快。

12）生態圈：CUDA 不只是一個 API

• CUDA Runtime / Driver API：C/C++ 介面。
• CUDA Libraries：像 cuBLAS（矩陣）、cuFFT（傅立葉）、cuDNN（深度學習），可直接用。
• 高階語言綁定：Python（Numba、CuPy、PyTorch）、Julia、MATLAB 等都能調用 CUDA。
• 對應他牌：AMD 有 HIP/ROCm（概念相似）；跨家平台也有 OpenCL、近年 SYCL。入門先把 CUDA 概念學好，遷移會更容易。

13）你現在該有的「CUDA 心智圖」

任務是否大量、可平行、重複？
  ├─ 否：CPU（或混合）
  └─ 是：
      Host(準備資料/啟動Kernel) → Device(GPU執行)
         ├─ 設計 Grid/Block/Thread 分工
         ├─ 最小化 PCIe 搬運
         ├─ Shared Memory 作快取
         ├─ 合併存取（Coalesced）
         └─ 避免 Warp 分歧、提升 Occupancy

14）FAQ（新手最常問）

Q1：我只會 Python，可以用 CUDA 嗎？
可以。用 Numba（@cuda.jit）、CuPy（NumPy 類介面）、或直接用 PyTorch/TensorFlow 的 GPU 張量運算。

Q2：所有程式搬到 GPU 都會快嗎？
不一定。資料太小、流程分支很多、要頻繁 CPU↔GPU 搬運，可能更慢。GPU 適合「大量、規則、可平行」。

Q3：同一張卡打電動 + 跑 CUDA 會衝突嗎？
可能互搶資源（尤其是顯示畫面會吃時間），但能共存。工作站/伺服器通常分開使用。

Q4：我需要懂很多硬體細節嗎？
入門不用。先理解 Grid/Block/Thread、記憶體層級、分歧與合併存取，就足夠寫出初階高效的 Kernel。

一句話總結

CUDA = 把大量、規則、可拆分的工作交給 GPU 的方法與生態。
記住四個要點：大量平行、合併存取、善用 Shared Memory、避免分歧。掌握這些，你就具備了把現實問題「GPU 化」的最小可行能力。下一篇我們再把環境裝起來，跑出你的第一個 CUDA 程式！