如何利用CUDA C进行GPU内存分配和数据传输？请提供相关API使用方法。

在CUDA编程中，内存管理和数据传输是构建高效GPU加速程序的关键步骤。首先，推荐深入研究《CUDA开发高级编程API文档及java接口简体中文版》这份资源，它详细介绍了如何使用CUDA API进行内存分配、数据传输以及更多相关的高级操作，对于理解整个CUDA编程模型至关重要。

参考资源链接：[CUDA开发高级编程API文档及java接口简体中文版](https://wenku.csdn.net/doc/49qy7i6znk?spm=1055.2569.3001.10343)

在CUDA C中，内存分配和数据传输主要通过以下API函数实现：
- `cudaMalloc`：此函数用于在GPU设备上分配内存空间。使用此函数可以为数组、结构体等数据类型分配足够大的空间，以供设备上的计算任务使用。
- `cudaFree`：与`cudaMalloc`相对应，此函数用于释放之前分配的GPU内存空间。
- `cudaMemcpy`：此函数用于在主机和设备之间以及设备间的内存进行数据传输。开发者必须明确指定数据传输方向，以确保数据正确地在CPU和GPU之间移动。
- `cudaMemset`：此函数用于初始化设备内存，类似于C语言中的`memset`函数。
- `cudaMemcpyKind`：这是一个枚举类型，用于指定`cudaMemcpy`函数的传输方向。例如，`cudaMemcpyHostToDevice`表示数据从主机内存传输到设备内存。

下面是使用这些API进行内存分配和数据传输的一个基本示例：

    int main() {
        int *deviceArray;
        int hostArray[10];

        // 分配主机内存并初始化
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            hostArray[i] = i;
        }

        // 分配设备内存
        cudaMalloc((void**)&deviceArray, 10 * sizeof(int));

        // 将数据从主机复制到设备
        cudaMemcpy(deviceArray, hostArray, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

        // ... 在这里进行CUDA内核函数的调用和计算 ...

        // 将结果从设备复制回主机
        cudaMemcpy(hostArray, deviceArray, 10 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

        // 释放设备内存
        cudaFree(deviceArray);

        // 检查CUDA API调用是否成功
        cudaError_t cudaStatus = cudaGetLastError();
        if (cudaStatus != cudaSuccess) {
            fprintf(stderr, 

参考资源链接：[CUDA开发高级编程API文档及java接口简体中文版](https://wenku.csdn.net/doc/49qy7i6znk?spm=1055.2569.3001.10343)