CUDA编程入门与并行计算

"NVIDIA CUDA计算统一设备架构编程指南，版本2.0，涵盖了CUDA编程模型、GPU实现和应用程序编程接口的详细内容。" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，专为利用图形处理单元（GPU）的并行计算能力而设计。CUDA为程序员提供了一种透明地扩展并行性的方式，使得熟悉C语言的开发者也能快速上手。随着多核CPU和多核GPU的发展，CUDA成为应对并行计算挑战的有效工具。 **第1章 简介** CUDA作为一个可伸缩的并行编程模型，旨在解决日益增长的处理器内核数量的利用问题。它允许开发者编写程序，这些程序能够在高度并行化的GPU上执行，同时保持与标准C语言的兼容性。文档结构包括对CUDA的介绍、编程模型、GPU的实现以及API的详细说明。 **第2章 编程模型** 在CUDA编程模型中，核心概念包括： 1. **线程层次结构**：线程被组织成线程块和线程网格，线程块内有线程，线程块又组成网格，这样的层次结构便于并行化执行。 2. **存储器层次结构**：包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，每种内存类型都有其特定的访问特性和速度。 3. **主机和设备**：CUDA程序可以同时在CPU（主机）和GPU（设备）上运行，通过CUDA API进行通信。 4. **软件栈**：CUDA程序通常包括主机代码和设备代码，由CUDA编译器NVCC处理。 5. **计算能力**：每个GPU设备都有特定的计算能力，表示其并行运算的能力。 **第3章 GPU实现** 这一章深入介绍了GPU的硬件结构，如： 1. **SIMT多处理器**：单指令多线程（SIMT）架构，每个多处理器能并发执行多个线程。 2. **芯片共享存储器**：线程块内的线程可以高效访问共享内存，提高性能。 3. **多个设备**：支持多GPU环境，可以分配任务到不同的GPU上。 4. **模式切换**：在CPU和GPU之间切换执行，允许异构计算。 **第4章 应用程序编程接口（API）** CUDA API提供了C语言的扩展，包括： 1. **函数和变量类型限定符**：如`_device_`, `_global_`, `_host_`等，定义函数或变量的存储位置。 2. **执行配置**：通过函数指针指定线程块和网格的大小，如`dim3 blockDim`, `dim3 gridDim`。 3. **内置变量**：如`threadIdx`, `blockIdx`等，提供当前线程的身份信息。 4. **通用运行时组件**：包括内置向量类型，方便进行向量化操作，提高计算效率。 5. **编译选项**：如`#pragma unroll`用于循环展开，`_noinline_`阻止函数内联。 CUDA教程为开发者提供了全面的指导，涵盖了从理解GPU架构到编写高效并行代码的所有步骤。通过学习CUDA，开发者可以充分利用GPU的并行计算能力，提升应用程序的性能，特别是在科学计算、图像处理、机器学习等领域。