CUDA编程指南2.3.1：通用并行计算架构

"CUDA编程指南2.3版" CUDA编程指南是NVIDIA公司推出的一份详细文档，旨在帮助开发者理解和利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构进行并行计算。CUDA是一种将GPU（图形处理器）从图形处理扩展到通用计算的平台，提供了高效能计算的能力。该指南覆盖了CUDA的编程模型、接口以及编程注意事项。 在介绍部分，CUDA被定义为一个通用的并行计算架构，其目的是为了实现从图形处理到通用计算的转变。CUDA的核心是一个可扩展的编程模型，它允许开发者通过内建的并行计算单元——线程，对大规模数据集进行并行处理。 1. **编程模型** - **内核（Kernels）**: CUDA程序中的核心计算部分，可以在GPU上执行，由大量的线程构成。 - **线程层次结构（Thread Hierarchy）**: 包括线程块（Thread Blocks）和线程网格（Grids），线程块内的线程可以协同工作，并且线程块又组成线程网格，形成多级的并行结构。 - **内存层次结构（Memory Hierarchy）**: 包括全局内存、共享内存、纹理内存、常量内存和寄存器等，根据不同的访问速度和范围满足不同需求。 - **主机与设备（Host and Device）**: 指CPU和GPU，CUDA程序可以在主机上编写，通过特定接口将计算任务传输到设备上执行。 2. **编程接口** - **NVCC编译器（Compilation with NVCC）**: CUDA程序的编译工具，支持各种编译选项，如`__noinline__`用于禁止函数内联，`#pragma unroll`用于控制循环展开。 - **C for CUDA**: 在C语言基础上扩展的CUDA C，提供了访问GPU内存的特性，如： - **设备内存（Device Memory）**: 全局内存用于所有线程之间的通信，是默认的内存空间。 - **共享内存（Shared Memory）**: 位于线程块级别的高速缓存，可以提升局部数据访问速度。 - **多设备（Multiple Devices）**: 支持在多个GPU上并行运行代码，提高计算能力。 - **纹理内存（Texture Memory）**: 优化连续数据读取的内存类型，适用于采样操作。 - **纹理引用声明（Texture Reference Declaration）**: 定义纹理对象来引用数据。 - **纹理属性（Runtime Texture Reference Attributes）**: 运行时设置纹理属性，如过滤模式和地址模式。 - **纹理绑定（Texture Binding）**: 将数据绑定到纹理对象，以使用纹理内存功能。 - **页锁定主机内存（Page-Locked Host Memory）**: 可以直接与GPU交互的内存，包括： - **便携式内存（Portable Memory）**: 内存可以在多GPU之间共享。 - **写结合内存（Write-Combining Memory）**: 优化写入性能的内存类型。 - **映射内存（Mapped Memory）**: 提供了一种方式将主机内存与设备内存进行映射，便于数据交换。 - **异步并发执行（Asynchronous Concurrent Execution）**: 允许在不同的流（Streams）上并行执行任务，提高了设备利用率。 CUDA编程指南2.3版详细介绍了这些概念，旨在帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力，提高计算效率，解决高性能计算的问题。对于想要进入CUDA编程领域的人员，这份指南是不可或缺的参考资料。