CUDA 4.0：加速多GPU编程与简化应用移植

"CUDA 4 特性" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用图形处理单元（GPU）进行高性能计算。CUDA 4.0 是一个重要的更新版本，旨在提高开发者采用CUDA的便利性和效率，特别是对于那些希望将现有应用程序移植到GPU上的开发者。 CUDA 4.0 的主要特性包括： 1. 统一虚拟地址空间（Unified Virtual Addressing）：这是一个关键改进，它允许在所有GPU上实现单一的虚拟地址空间，简化了数据在GPU之间的传输，消除了系统内存的复制固定（no-copy pinning），从而提高了多GPU编程的效率。 2. 更简单的多GPU编程：CUDA 4.0 引入了更快的多GPU编程支持，通过NVIDIA GPU Direct 2.0 和 Peer-to-Peer Access 功能，使得GPU之间可以直接通信，减少了数据传输的延迟，提高了并行计算的速度。 3. Thrust 库：Thrust 是一个类似于STL（标准模板库）的C++模板库，为CUDA编程提供了高级的并行算法，使C++程序员能够更轻松地进行并行编程，无需深入了解底层GPU架构。 4. NPP 图像/视频处理库：NVIDIA Performance Primitives (NPP) 提供了一系列预优化的函数，用于图像和视频处理任务，为开发者提供了一种快速、高效的处理大量数据的方式。 5. 层状纹理（Layered Textures）：这是一种新的纹理类型，允许在单个纹理对象中存储多个二维纹理层，对于3D纹理操作或数据立方体的处理非常有用。 6. 开发者工具增强：CUDA 4.0 提供了更强大的开发工具，包括自动性能分析、C++调试器、GPU二进制反汇编器，以及首次在Mac OS上可用的cuda-gdb，这些工具大大提升了调试和优化CUDA程序的能力。 7. 更容易的现有应用移植：CUDA 4.0 优化了对pthreads和OpenMP线程的支持，使得多线程应用程序更容易被移植到GPU上执行，降低了开发者的工作负担。 CUDA 4.0 的发布为开发者提供了一个更强大、更易用的平台，使得利用GPU进行高性能计算变得更加高效和便捷。无论是新手还是经验丰富的开发者，都能从中受益，快速掌握并充分利用GPU的并行计算能力。