CUDA C编程指南：9.0版更新与特性解析

"CUDA C编程指南，CUDA C，版本9.0，更新了计算能力7.0，包括Tensor Core，独立线程调度，半精度矩阵乘法等特性" CUDA C编程指南是NVIDIA发布的一份详细文档，用于指导开发者如何利用CUDA C语言进行GPU并行编程。这份指南的版本为9.0，发布于2018年6月，相较于8.0版本，进行了多方面的更新和改进，以适应不断演进的GPU硬件和计算需求。 1. **计算能力7.0的添加**：CUDA C编程指南9.0版引入了对计算能力7.0的支持，这是NVIDIA GPU的一个新级别，意味着更强大的并行计算能力和新的硬件特性。例如，Table13中新增了Tensor Core行，Table14也更新了计算能力7.0的相关内容。 2. **Tensor Cores**：Tensor Cores是NVIDIA Volta架构中的一个关键特性，旨在加速深度学习中的矩阵运算，特别是针对半精度浮点计算。文档新增了一部分关于使用Tensor Cores预览API加速半精度矩阵乘法的内容，这对于高效执行AI和机器学习任务至关重要。 3. **独立线程调度**：在SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构的讨论中，指南更新了独立线程调度的部分，这使得开发者能更好地理解和利用Volta架构下更灵活的线程执行模式，同时给出了如何将依赖于早期硬件中 warp 同步执行的代码移植到新平台的建议。 4. **Warp投票、shuffle和匹配函数**：文档增加了对warp投票、shuffle和匹配函数的同步功能的说明，这些是GPU编程中实现数据交换和同步的重要工具，对于优化并行代码的性能至关重要。 5. **合作组（Cooperative Groups）**：新增的“合作组”附录详细介绍了GPU上的灵活线程同步原语，这是一个强大的工具，允许程序员创建自定义的同步模式，进一步提高了并行编程的灵活性和效率。 6. **统一内存系统要求**：对统一内存系统的支持进行了澄清，明确了操作系统的要求，这对那些需要在GPU和CPU之间无缝共享数据的开发者来说是非常重要的。 7. **不再支持计算能力2.x（Fermi）**：随着CUDA 9.0不再支持Fermi架构，开发者需要确保他们的代码能够适配较新的硬件平台，以保持与NVIDIA最新技术的兼容性。 通过这份CUDA C编程指南，开发者可以深入理解CUDA编程模型，掌握如何利用GPU的强大计算能力，并有效地优化程序性能，尤其是在处理大规模并行计算和数据密集型应用时。