在CUDA架构下，CPU和GPU如何分工协作以提升并行计算性能？请结合CUDA的特性给出具体实现方法。

CPU和GPU在并行计算中扮演着不同的角色，各有其独特的优势。CPU擅长处理复杂逻辑和串行任务，而GPU则在处理大量并行任务时表现出色，这使得它们在不同的应用场景中可以相互补充。在CUDA架构下，可以将CPU视为主控制器，负责分配任务、管理数据流和执行那些需要复杂逻辑判断的任务；而GPU则被用作加速器，负责处理那些可以并行化的计算密集型任务。

参考资源链接：[CPU+GPU的混合并行计算](https://wenku.csdn.net/doc/6412b65fbe7fbd1778d467e1?spm=1055.2569.3001.10343)

利用CUDA实现CPU和GPU的协同工作，首先需要将数据和计算任务迁移到GPU上。通过CUDA，开发者能够编写专门针对GPU执行的核函数（kernel function），这些核函数可以在GPU上并行运行成千上万的线程。在CUDA编程模型中，线程被组织成线程块（block）和线程网格（grid），这样可以实现更高效的内存访问模式和更灵活的线程调度。
当启动一个CUDA核函数时，可以指定每个线程块中的线程数量和线程网格的结构。CPU通过CUDA API发起核函数的执行，并监控GPU计算的进度。通过CUDA提供的内存管理接口，可以将数据从CPU内存复制到GPU全局内存，然后在GPU上执行计算。计算完成后，将结果从GPU全局内存传输回CPU内存。
在CUDA编程实践中，需要注意内存访问模式和线程同步机制来优化性能。例如，避免全局内存访问的延迟，使用共享内存和常量内存来提高缓存命中率，以及合理安排线程的同步点来保证计算的正确性。
为了深入理解和掌握这些概念，强烈推荐阅读《CPU+GPU的混合并行计算》。该资料详细讲解了CUDA并行计算架构，并通过丰富的实战案例介绍了如何在具体项目中实现CPU和GPU的高效协同工作。通过学习这本书，你不仅能了解理论知识，还能获得许多实用的编程技巧和性能优化方法。

参考资源链接：[CPU+GPU的混合并行计算](https://wenku.csdn.net/doc/6412b65fbe7fbd1778d467e1?spm=1055.2569.3001.10343)