CUDA编程指南4.0中文版详解

"CUDA 编程指南4.0中文版，高清，请勿用于商业活动" CUDA是一种由NVIDIA公司推出的计算平台和编程模型，主要用于利用图形处理器（GPU）进行高性能计算。CUDA 4.0是这一技术的一个重要版本，提供了一套全面的工具和API，使开发者能够利用GPU的强大并行计算能力解决科学、工程、数据分析以及机器学习等领域的问题。 在第一章中，介绍从传统的图形处理向通用并行计算的转变。CUDA提供了一个称为CUDA TM的架构，使得GPU不再仅仅用于图形渲染，而是可以执行通用计算任务。CUDA的编程模型是高度可扩展的，允许开发者充分利用GPU的并行核心来加速计算密集型任务。 第二章详细阐述了CUDA的编程模型。内核是CUDA编程的核心，它是在GPU上执行的函数，负责执行并行计算。线程层次包括线程块和网格，这些线程在GPU上以二维或三维阵列的形式运行，可以高效地并行处理大量数据。存储器层次包括全局存储器、共享存储器、常量存储器和纹理存储器等，它们各自有不同的性能特性和使用场景。异构编程指的是结合CPU和GPU的处理能力，同时优化数据传输和计算过程。计算能力是衡量GPU并行处理能力的一个关键指标，表示每秒能完成的浮点运算次数。 第三章深入介绍了CUDA编程接口。`nvcc`是CUDA的编译器，它可以处理CUDA源代码并生成可在GPU上执行的二进制代码。编译流程包括离线编译和即时编译两种模式，前者在编译时确定所有计算，后者允许在运行时动态生成代码。CUDA的兼容性特性确保代码能在不同硬件和软件环境下运行。CUDAC运行时库提供了丰富的功能，如设备初始化、内存管理（包括设备存储器、共享存储器、分页锁定主机存储器等）、异步并发执行、多设备支持、纹理和表面存储器的使用，以及与图形学API（如OpenGL）的互操作性。 异步并发执行是CUDA的一大优势，它允许在主机和设备之间、数据传输和内核执行之间实现并行，提高系统效率。流和事件机制是实现这种并发的关键，它们帮助管理任务的依赖关系和同步。多设备系统支持在多个GPU之间分配工作负载，通过P2P（设备间）存储器访问和复制进一步优化性能。统一虚拟地址空间简化了存储器管理，使得开发者可以像访问主存一样访问GPU存储器。 CUDA 4.0中文版为开发者提供了一个全面的指南，涵盖了从基础概念到高级特性的全部内容，帮助他们有效地利用GPU的并行计算能力。