CUDA编程指南5.0中文版：通用并行计算入门

"CUDA编程指南5.0中文版" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的编程模型，它允许开发者利用GPU（图形处理器）的强大计算能力进行通用计算。CUDA编程指南5.0中文版是针对CUDA编程的一个详细介绍，旨在帮助程序员理解和掌握如何有效地在GPU上执行并行计算任务。 本书由“yyfn风辰”翻译，原文档是CUDA SDK安装后自带的“CUDA_C_Programming_Guide.pdf”。虽然原始文档中存在一些阅读障碍（如斜体文字），但经过处理，这些干扰已经消除，使得阅读更加便捷。对于英语不熟练的读者来说，中文版的翻译提供了很大的帮助。 文档分为多个章节，逐步介绍CUDA编程的关键概念和技术： - 第一章：导论 - 1.1 从图形处理到通用并行计算：这部分介绍了GPU从主要用于图形渲染逐渐演变为能执行广泛计算任务的过程。 - 1.2 CUDA：一种通用并行计算架构：CUDA提供了一个硬件抽象层，让开发者可以编写直接在GPU上运行的代码。 - 1.3 一种可扩展的编程模型：CUDA的编程模型允许程序随着硬件的升级而扩展，适应不同性能的GPU。 - 1.4 文档结构：简述了文档的主要部分和内容布局。 - 第二章：编程模型 - 2.1 内核：CUDA编程的核心是内核函数，这是在GPU上执行的并行计算任务。 - 2.2 线程层次：线程组织成多维线程块和网格，形成执行并行任务的逻辑结构。 - 2.3 存储器层次：CUDA提供了多种存储器类型（如全局内存、共享内存、寄存器等），用于优化数据访问。 - 2.4 异构编程：CUDA支持在CPU和GPU之间进行混合编程，实现数据转移和计算的协调。 - 2.5 计算能力：计算能力是衡量GPU执行CUDA程序能力的指标，包括运算速度和特性支持。 - 第三章：编程接口 - 3.1 用nvcc编译：CUDA的编译工具nvcc负责将源代码转换为可以在GPU上执行的二进制文件，同时处理依赖和链接过程。 - 3.1.1 编译流程：解释了nvcc的工作流程，包括预处理、编译、链接等步骤。 本书深入浅出地讲解了CUDA编程的各个方面，包括内存管理、同步机制、错误处理、设备查询等。对于希望利用GPU加速计算的开发者，CUDA编程指南5.0中文版是一个不可或缺的参考资料，它能够帮助读者掌握并行计算的基本原理和实践技巧，从而充分利用GPU的计算潜力。