如何使用nvcc 3.1编译器编译CUDA程序，并确保正确配置GPU内存和函数调用？

nvcc是NVIDIA CUDA编译器驱动，负责处理CUDA C/C++代码的编译过程。要使用nvcc 3.1正确编译CUDA程序，并优化GPU内存和函数调用，你需要遵循以下几个步骤：

参考资源链接：[CUDA编程指南：nvcc 3.1 编译器详解](https://wenku.csdn.net/doc/2iyw652ezx?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你安装了CUDA工具包3.1，并且你的系统环境变量中已经包含了nvcc编译器的路径。然后，你可以编写一个简单的CUDA程序，其中包含主机代码（运行在CPU上）和设备代码（运行在GPU上）。设备代码通常由特殊的函数定义，这些函数用__global__修饰符标记，并且拥有返回类型void。

编译CUDA程序时，你需要使用nvcc命令行接口。一个基础的编译命令可能如下所示：

nvcc -arch=sm_XX -o my_program my_program.cu

这里的`-arch=sm_XX`选项指定了目标GPU架构的计算能力，你需要根据你的GPU型号选择合适的计算能力标识符（例如sm_30对应Kepler架构）。`my_program.cu`是包含CUDA代码的源文件。

在你的CUDA程序中，你可能需要分配和管理不同类型的GPU内存。全局内存是所有线程都可以访问的内存，而共享内存则是由线程块内所有线程共享的高速内存。正确管理内存可以大幅提升程序性能。

此外，通过使用线程层次结构，你可以定义线程在网格（grid）中的位置，以及它们如何在块（block）内组织。例如，你可以使用以下方式调用GPU函数：

my_kernel<<<gridDim, blockDim>>>(parameters);

在这里，`my_kernel`是一个GPU函数，`gridDim`和`blockDim`分别定义了要启动的网格和块的大小和形状。

编写CUDA程序时，你还可以利用CUDA提供的各种优化技术，比如内存访问模式的优化，以减少全局内存访问的延迟，并利用共享内存和寄存器来存储频繁访问的数据。

最后，通过合理配置nvcc编译选项，比如添加优化标志（例如`-O2`），可以进一步提高程序性能。

总之，通过掌握nvcc的使用以及CUDA编程模型的内存管理和函数调用机制，你可以有效地开发和优化GPU加速的并行计算程序。

为了更深入地理解和掌握这些概念，我推荐你查阅《CUDA编程指南：nvcc 3.1 编译器详解》这份资料。这份文档提供了详细的编译器使用指导，并介绍了如何利用nvcc进行CUDA程序的构建和调试，以及如何有效地利用各种内存和执行配置来优化程序性能。

参考资源链接：[CUDA编程指南：nvcc 3.1 编译器详解](https://wenku.csdn.net/doc/2iyw652ezx?spm=1055.2569.3001.10343)