如何实现C语言程序向CUDA代码的自动化转换技术？

C2CUDA 目录C2CUDA目标分析CUDA加速的原理C语言中可被有效加速的部分定义定理 目标分析 首先，目标是将C语言转化为CUDA加速程序的运行，从这里我们引出两点需要探究的内容是： CUDA加速的原理是什么？ C语言中的什么部分可以被CUDA有效的加速？ CUDA加速的原理 2006年，NVIDIA推出了统一计算设备架构（CUDA），使任何计算工作负载都能不受图形API的限制，利用GPU的吞吐量能力。 ——CUDA编程指南 从上面的引用可以看出，CUDA设计的目的是利用GPU的吞吐量能力（单位时间内系统能处理的任务总量（或数据量）） 而CUDA 的核心逻辑是将大规模并行的软件逻辑（Thread）映射到大规模并行的硬件资源（Core）上 因此最核心的原理就是并行，因此C语言中的什么部分可以被CUDA有效的加速？ C语言中可被有效加速的部分 最核心的就是可以并行的部分，那么在一个串行的C语言代码中有什么可以并行呢？ 数据并行：在C 语言中，循环（Loop）是数据并行最主要、甚至几乎是唯一的显式表现形式。 任务并行：代码中互不相关的函数调用或代码块也可以并行， 任务并行的规模通常很小（比如同时跑 2-4 个不同的任务），相比于循环动辄上百万次的迭代，它带来的加速效果远不如循环并行明显 指令级并行： 这种并行通常由硬件和后端编译器（如 NVCC）自动优化，通常不需要关注它。 因此，核心目标就是将C语言中的循环利用CUDA并行化运行在不同硬件上。 [!IMPORTANT] 将循环并行化意味着不同循环循环迭代之间的运行顺序是不保证的！ CUDA 执行线程是并发的，硬件调度是不确定的。迭代 \(100\) 可能比迭代 \(1\) 先执行，也可能同时执行。这本质上就是一种极端的“重排序”。 因此要确保并行化有效（不能改变程序的最终结果），就必须识别什么循环可以用并行。这里从一个定理引入 定理 迭代重排序 一个变换重排\(k\)层循环迭代的顺序，此外不做任何其他的改变，如果该循环不携带依赖，那么它是有效的。 **——现代体系结构的优化编译器 ([美] Randy Allen) ** 这个定理可以说是本项目研究的基石，项目的入口，因为只有确定什么样的循环迭代能够进行迭代重排序我们才能使用CUDA对其进行并行化。