CUDA编程指南4.0：中文版详解

"CUDA 编程指南4.0中文版，由风辰翻译，是一本详细介绍GPU高性能运算CUDA技术的中文指南。文档涵盖了CUDA编程的基本概念、编程模型和编程接口，旨在帮助开发者理解和利用CUDA进行并行计算。" CUDA，全称Compute Unified Device Architecture，是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，它允许程序员直接利用GPU（图形处理器）的强大计算能力进行通用计算任务。CUDA提供了一个C语言扩展，使得开发人员可以编写高效的并行代码，实现对GPU的直接控制。 在第一章"导论"中，介绍了CUDA从早期的图形处理向通用并行计算的转变，以及CUDA作为一种可扩展的编程模型，如何支持大规模并行计算。这一章还概述了文档的结构，为读者后续学习提供了导航。 第二章"编程模型"深入探讨了CUDA的核心元素。"内核"是CUDA编程的关键，它是执行在GPU上的函数，负责并行任务的执行。线程层次包括线程块和网格，它们组织了内核执行的并行度。存储器层次包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等，这些不同的内存类型满足不同性能需求。异构编程指的是同时利用CPU和GPU进行计算，而计算能力则是衡量GPU执行并行任务速度的一个指标。 第三章"编程接口"详细介绍了CUDA的编译工具nvcc以及CUDAC运行时库。nvcc编译器支持多种编译模式，如离线编译和即时编译，保证了与不同CUDA版本的兼容性。CUDAC运行时库提供了丰富的函数，用于管理设备内存、执行内核、进行异步并发执行等。例如，初始化GPU设备、分配和管理设备内存、使用共享存储器优化局部通信、以及通过流和事件实现高效的数据传输和同步。在多设备系统中，CUDA支持设备枚举、选择和互操作，以及P2P（设备间直接通信）功能。此外，统一虚拟地址空间简化了内存管理，纹理和表面存储器则优化了特定类型数据的访问性能，而图形学互操作性则允许CUDA程序与OpenGL等图形库无缝配合。 CUDA编程指南4.0中文版为开发者提供了全面的CUDA编程知识，从基础概念到高级特性，覆盖了GPU并行计算的各个方面，是学习和应用CUDA技术的重要参考资料。