"CUDAV8.0编程指南"
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU（图形处理器）的强大计算能力进行科学计算、图像处理等高性能计算任务。CUDAV8.0是CUDA的一个版本，提供了对C/C++语言更深入的支持，尤其是对于C++11标准的特性。
在CUDAV8.0中，针对C/C++语言支持的更新包括：
1. 添加了新的章节“C++11语言特性”，这意味着CUDAV8.0开始支持C++11的一些新特性，如右值引用、智能指针、lambda表达式、并发和范围基础的for循环等，使得代码编写更加现代和简洁。
2. 对于const-限定的浮点类型变量，当使用Microsoft编译器作为主机编译器时，明确指出它们的值不能直接在设备代码中使用。这是由于编译器特性的差异，开发者需要注意在不同环境下可能存在的兼容性问题。
3. 扩展了lambda功能，允许在CUDA程序中使用更复杂的匿名函数，提高代码复用性和灵活性。
4. 文档中明确了typeid、std::type_info和dynamic_cast这些运行时类型信息仅支持在主机代码中使用，不适用于GPU的设备代码，这意味着在设备上进行动态类型检查和转换是受限的。
5. 记录了对trigraphs（三字符替换）和digraphs（二字符替换）的限制，这些是C++中的替换机制，但在某些情况下可能引发问题，需要谨慎使用。
6. 在Windows平台上，文档更清晰地指出了布局不匹配可能出现的情况，这对于跨平台开发和理解内存对齐问题至关重要。
7. 更新了Table12，提到了对计算能力为5.3的设备支持半精度浮点运算。这表明CUDA V8.0增加了对低精度浮点计算的硬件加速支持，有助于减少内存带宽需求和提高计算效率。
8. Table2中更新了半精度浮点指令的吞吐量，展示了这些操作在GPU上的性能表现。
9. 添加了计算能力5.3到Table13，表明这个版本支持更多的硬件特性。
10. 引入了每个设备的最大驻留网格数量，这是一个重要的性能调优指标，它关系到GPU上并发执行的任务数量。
11. 在内存栅栏函数中明确了__threadfence()的定义，这有助于理解和控制GPU全局内存的同步。
12. 在原子函数部分提到，原子操作符提供了线程间的同步和数据一致性保障，这对于多线程环境中的数据访问是至关重要的。
CUDAV8.0对C++11的支持和对硬件特性的增强，使得开发者可以编写出更高效、更现代化的CUDA程序，同时，文档的更新和澄清也帮助开发者避免了一些常见的陷阱和错误。通过深入学习和应用这些知识，可以充分利用GPU的并行计算能力，解决复杂计算问题。
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