CUDA编程指南4.0中文版详解：通用并行计算与编程接口

《CUDA编程指南4.0中文版》是由风辰翻译的，专为那些希望利用CUDA技术进行GPU加速的开发者提供指导。本书主要针对NVIDIA的CUDA架构，介绍了一种从图形处理向通用并行计算的转变，以及CUDA编程模型的关键特性。 章节一，导论部分，概述了CUDA的发展背景，从图形处理器（GPU）的强大计算能力扩展到通用并行计算，阐述了CUDA Architecture（CUDA架构）作为一种可扩展的编程模型，旨在让程序员能够编写并行代码，充分利用GPU的多核心优势。 第二章详细介绍了CUDA编程模型，包括核心概念如内核（Kernel）——在GPU上并行执行的基本单元，线程层次的管理和组织，以及存储器层次的不同类型，如全局内存、共享内存和纹理/表面存储器。异构编程也是这一章的重要内容，强调了在不同硬件平台上保持程序的兼容性。 第三章深入讲解了CUDA编程接口，涵盖了如何使用nvcc编译器进行编译，包括离线和即时编译方法，以及编译选项如二进制兼容性、PTX（中间表示语言）兼容性、C/C++兼容性和64位支持。此外，这部分还重点讨论了CUDA运行时环境的初始化，设备存储器管理，如共享内存和对主机存储器的分页锁定，以及异步执行机制，如数据传输与内核执行的并发性、流、事件的使用，以及多设备系统中的设备枚举、选择和跨设备通信机制。 书中还涉及了统一虚拟地址空间的概念，这对于理解不同硬件上的内存访问至关重要。错误检查和调用栈管理也是不可或缺的部分，确保代码的可靠性和性能。最后，章节介绍了CUDA与OpenGL等图形学API的交互，使得开发者能够在GPU上处理复杂的图形渲染任务。 《CUDA编程指南4.0中文版》是一本实用的教程，涵盖了CUDA编程的基础和核心，有助于读者掌握CUDA编程技巧，利用GPU进行高性能计算和图形处理。尽管可能存在一些翻译错误，但总体上提供了丰富的学习资源。