探索Hemi：简化并移植CUDA C++

项目介绍

Hemi 是一款设计用于简化CUDA C++编程的库，它使得在CPU和GPU之间编写可移植的代码变得简单易行。通过Hemi，你可以像处理循环一样编写平行内核，并将它们运行在GPU上；你可以轻松写出能够在CPU或GPU上运行的代码；并且可以方便地使用C++ Lambda函数作为GPU内核。

项目技术分析

1. GPU Lambda和并行For：CUDA 7.5引入了实验性的“GPU Lambda”功能，Hemi利用这一特性提供了hemi::parallel_for函数，使得在GPU上启动Lambda表达式执行并行循环变得如同编写普通for循环一样直观。当编译为CPU代码时，Lambda则会以串行方式执行。

2. 可移植并行执行：hemi::launch可以用于在GPU上启动函数对象（或称为"functors"）。只需为类的operator()声明HEMI_DEV_CALLABLE_MEMBER，或者使用便利的宏HEMI_KERNEL_FUNCTION()，就能实现GPU与CPU之间的无缝切换。

3. 自动执行配置：Hemi能够自适应地决定执行配置，包括线程块的数量、每个块的大小以及动态共享内存分配。这在编写并优化性能关键代码时尤为有用。

4. 简单的网格步进循环：Hemi提供grid_stride_range()助手，使得在CUDA内核中实现网格步进循环变得更加容易，这样的循环模式允许数据规模与CUDA网格解耦，增强了代码的灵活性。

应用场景

• 高性能计算：在科学计算、物理模拟等领域，Hemi可以帮助开发者更容易地编写高效能的GPU计算代码。
• 数据分析：大数据处理中，Hemi可用于加速数据过滤、聚合等操作。
• 图形处理：在游戏开发和视觉效果中，利用Hemi进行GPU上的图像渲染和处理。
• 机器学习：在神经网络训练和推断中，Hemi的并行处理能力和GPU支持可以提升模型训练速度。

项目特点

1. 简单易用：通过内建的并行循环和GPU Lambda支持，Hemi降低了CUDA编程的学习曲线。
2. 高度兼容性：Hemi支持C++11及以上版本，与多种编译器兼容，同时也适用于不同的硬件平台。
3. 自动优化：自动执行配置能自适应选择最佳的并行策略，无需手动调整。
4. 源码级兼容：同一份代码可在CUDA和非CUDA环境中编译运行，增强代码的可移植性。
5. 内存管理：hemi::Array模板类简化了主机与设备间的内存交互，提高了效率。

总结来说，Hemi是开发者进入CUDA世界的理想工具，无论你是初学者还是经验丰富的专家，都能从其简洁、灵活的设计中受益。赶快尝试一下，让Hemi助你的计算程序飞速奔跑吧！