C++CUDA实战：通过两个图像算法，搞懂了GPU编程

在图形图像处理、计算机视觉、深度学习等领域，GPU并行计算已成为提升性能的关键技术。相比CPU的顺序执行模式，GPU凭借其数千个计算核心能够同时处理海量数据，在处理图像这种天然适合并行化的任务时，性能提升往往能达到数十倍甚至上百倍。

然而，掌握GPU编程并非易事。传统的CPU串行思维需要彻底转变为并行思维，内存层次结构、线程组织、同步机制等概念对初学者来说都充满挑战。更重要的是，仅仅让代码在GPU上跑起来远远不够——如何充分发挥GPU硬件特性，避免内存访问瓶颈，优化计算效率，才是真正的难点所在。

本案例是一个入门CUDA的教程。它通过图像灰度化和图像模糊两个经典且实用的算法，以循序渐进的方式，从零开始构建一个完整的CUDA学习体系。项目包含四个递进阶段：CPU基准版本、CUDA入门版本、CUDA进阶版本和共享内存优化版本，每个阶段都配有详细的中文注释和性能对比，让学习者既能看到GPU的强大威力，又能深入理解背后的优化原理。

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一、项目实现原理

1.1 整体架构设计

项目采用分层递进的架构设计，将CUDA学习划分为四个阶段，每个阶段都在前一阶段的基础上引入新的概念和优化技术：

架构层次图：阶段0: CPU顺序处理（性能基准）┌─────────────────────────────────────┐│  CPU串行执行                        ││  - 单线程顺序处理每个像素           ││  - 简单直观但