在CUDA开发中，如何利用nvcc 3.1编译器正确编译程序，并且确保GPU内存和函数调用得到正确配置？

在CUDA编程模型中，使用nvcc 3.1编译器编译程序并配置GPU内存与函数调用是实现高效并行计算的关键步骤。首先，需要确保你的系统环境已经安装了CUDA Toolkit和nvcc编译器。接着，可以通过编写CUDA源代码，使用nvcc进行编译。在编译时，需要使用正确的编译选项来确保代码可以正确运行在GPU上。

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)

例如，编写一个简单的CUDA程序，我们需要定义一个内核函数，这是一个在GPU上执行的函数。下面是一个基本的内核函数定义示例：

__global__ void add(int n, float *x, float *y)
{
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int stride = blockDim.x * gridDim.x;
    for (int i = index; i < n; i += stride)
        y[i] = x[i] + y[i];
}

然后，在主机代码中调用这个内核函数，我们需要使用CUDA API函数`cudaMalloc`来分配GPU内存，并使用`cudaMemcpy`将数据从主机内存复制到GPU内存。调用内核函数时，需要指定执行配置，即每个block的线程数（blockDim）和block的总数（gridDim）。

int main()
{
    int N = 256;
    float *x, *y;
    float *d_x, *d_y;

    // 分配主机内存
    x = (float *)malloc(N * sizeof(float));
    y = (float *)malloc(N * sizeof(float));

    // 分配设备内存
    cudaMalloc((void **)&d_x, N * sizeof(float));
    cudaMalloc((void **)&d_y, N * sizeof(float));

    // 初始化数据并复制到设备内存
    // ...

    // 调用内核函数，执行配置为每个block有256个线程
    add<<<1, 256>>>(N, d_x, d_y);

    // 将结果复制回主机内存
    cudaMemcpy(y, d_y, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 验证结果
    // ...

    // 释放设备内存
    cudaFree(d_x);
    cudaFree(d_y);

    // 释放主机内存
    free(x);
    free(y);

    return 0;
}

编译这个程序时，使用命令`nvcc -o my_program my_program.cu`，其中`my_program.cu`是包含主机和设备代码的源文件。确保所有的编译选项都是根据你的CUDA版本和目标架构进行配置的。

在配置GPU内存和函数调用时，需要特别注意内存访问模式和内存传输效率，避免内存访问冲突和不必要的内存传输。此外，合理地设置执行配置参数，包括grid和block的大小，以及它们在GPU上的布局，对于充分利用GPU的计算能力至关重要。

通过这些步骤，可以确保使用nvcc 3.1编译器正确编译CUDA程序，并且GPU内存和函数调用得到正确配置。《CUDA编程指南：nvcc 3.1 编译器详解》中详细介绍了这些主题，推荐深入学习这份资料来掌握更多细节。

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)