44. 輝達(NVIDIA)開發的 CUDA 是現代 GPU 加速運算的重要技術，下列有關 CUDA 的 敘述，何者錯誤？
(A)CUDA 可讓程式設計者使用 C/C++ 等語言撰寫 GPU 加速程式
(B)CUDA 允許將複雜的數學運算平行化處理，常用於 AI 與圖像處理領域
(C)CUDA 運算核心稱為 thread，可由上層 block 與 grid 管理大量平行任務
(D)使用 CUDA 時，所有資料皆須先經由 CPU 進行處理，才能交由 GPU 執行

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統計： A(0), B(2), C(2), D(36), E(0) #3446082

詳解 (共 1 筆)

#6445569

(A) CUDA 可讓程式設計者使用 C/C++ 等語言撰寫 GPU 加速程式

  • 正確。CUDA 確實支援使用 C/C++（以及 Python 等語言透過擴展庫）來編寫 GPU 加速的程式碼。這是 CUDA 的核心功能之一。

(B) CUDA 允許將複雜的數學運算平行化處理，常用於 AI 與圖像處理領域

  • 正確。CUDA 的主要用途就是將計算密集型任務（如矩陣運算、深度學習、圖像渲染等）平行化，並在 GPU 上高效執行。AI（如神經網路訓練）和圖像處理（如光線追蹤）是典型應用領域。

(C) CUDA 運算核心稱為 thread，可由上層 block 與 grid 管理大量平行任務

  • 正確。CUDA 的執行模型分層為：

    • Thread：最基本的執行單元。

    • Block：由多個 thread 組成，共享同一塊記憶體。

    • Grid：由多個 block 組成，管理整體平行任務。
      這是 CUDA 平行架構的標準描述。

(D) 使用 CUDA 時，所有資料皆須先經由 CPU 進行處理，才能交由 GPU 執行

  • 錯誤。雖然 CUDA 通常需要 CPU（Host）來初始化並協調任務，但並非「所有資料」都需先由 CPU 處理。GPU（Device）可以直接處理資料（例如在顯存中預先載入資料），甚至現代 CUDA 版本支援 GPU 直接存取主記憶體（如 Unified Memory 技術）。此外，部分計算可完全在 GPU 上完成，無需 CPU 介入。

結論：

錯誤的敘述是 (D)，因為並非所有資料都必須經過 CPU 處理才能交由 GPU 執行。

答案：D

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(A) CUDA 可讓程式設計者使用 C/C++ 等語言撰寫 GPU 加速程式

  • 正確。CUDA 確實支援使用 C/C++（以及 Python 等語言透過擴展庫）來編寫 GPU 加速的程式碼。這是 CUDA 的核心功能之一。

(B) CUDA 允許將複雜的數學運算平行化處理，常用於 AI 與圖像處理領域

  • 正確。CUDA 的主要用途就是將計算密集型任務（如矩陣運算、深度學習、圖像渲染等）平行化，並在 GPU 上高效執行。AI（如神經網路訓練）和圖像處理（如光線追蹤）是典型應用領域。

(C) CUDA 運算核心稱為 thread，可由上層 block 與 grid 管理大量平行任務

  • 正確。CUDA 的執行模型分層為：

    • Thread：最基本的執行單元。

    • Block：由多個 thread 組成，共享同一塊記憶體。

    • Grid：由多個 block 組成，管理整體平行任務。
      這是 CUDA 平行架構的標準描述。

(D) 使用 CUDA 時，所有資料皆須先經由 CPU 進行處理，才能交由 GPU 執行

  • 錯誤。雖然 CUDA 通常需要 CPU（Host）來初始化並協調任務，但並非「所有資料」都需先由 CPU 處理。GPU（Device）可以直接處理資料（例如在顯存中預先載入資料），甚至現代 CUDA 版本支援 GPU 直接存取主記憶體（如 Unified Memory 技術）。此外，部分計算可完全在 GPU 上完成，無需 CPU 介入。

結論：

錯誤的敘述是 (D)，因為並非所有資料都必須經過 CPU 處理才能交由 GPU 執行。

答案：D

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