CUDA编程指南2.2.1：NVIDIA并行计算架构解析

"NVIDIA CUDA Programming Guide 2.2.1.pdf" CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算架构，用于将GPU（图形处理器）转变为通用的并行计算平台。这份编程指南介绍了如何利用CUDA进行高性能计算，适用于版本2.2.1。 1. **引言** - **从图形处理到通用并行计算**: 在传统的计算机系统中，GPU主要用于图形渲染，但CUDA扩展了其功能，使之能执行复杂的数学和科学计算任务。 - **CUDA架构**: CUDA提供了一个通用的并行计算环境，允许开发者利用GPU的大量计算核心进行数据并行处理。 2. **CUDA编程模型** - **内核(Kernels)**: 内核是CUDA程序的核心，它是在GPU上执行的函数，可以并行处理大量数据。 - **线程层次(Thread Hierarchy)**: 线程层次包括线程块和线程网格，线程块内的线程可以协作，并且整个计算可以由多个线程网格并行执行。 - **内存层次(Memory Hierarchy)**: 包括全局内存、共享内存、纹理内存和页锁定的主机内存，它们各自有不同的访问速度和用途。 - **主机与设备**: CUDA程序可以在主机（CPU）和设备（GPU）之间交互，通过复制数据和调度任务来实现计算的加速。 - **计算能力(Compute Capability)**: 定义了GPU支持的特性级别，如并发执行能力、纹理单元数量等。 3. **编程接口** - **NVCC编译器**: CUDA程序需要通过NVCC编译器进行编译，它能够理解C++语法以及CUDA特定的扩展。 - **__noinline__**: 这个关键字告诉编译器不要内联指定的函数，这在某些情况下可以优化代码。 - **#pragma unroll**: 这个预处理指令用于控制循环展开，以提高效率或减少编译器不确定性。 - **C for CUDA**：CUDA编程语言基于C/C++，并添加了对GPU编程的支持。 - **设备内存**: GPU的全局内存用于存储所有线程的数据，可跨线程块访问。 - **共享内存**: 位于线程块内的线程可以高速访问的内存，用于线程间的协作。 - **多设备支持**: CUDA允许在多个GPU上并行运行计算任务，以实现更高的并行度。 - **纹理内存**: 优化了浮点数据的读取，特别适合于连续的、不频繁修改的数据访问。 - **纹理引用声明**: 定义纹理对象及其属性，如过滤模式和坐标空间。 - **运行时纹理引用属性**: 动态设置纹理对象的属性，如地址模式和过滤选项。 - **纹理绑定**: 将数据缓冲区绑定到纹理对象，以利用纹理内存的特性。 - **页锁定的主机内存**: 可以直接被GPU访问的主机内存，提高了数据传输速度。 - **可移植内存**: 页锁定的主机内存可以在不同设备间共享，无需再次复制。 - **写结合内存**: 优化了向GPU写入数据的性能。 - **映射内存**: 通过映射操作，使得GPU和CPU可以直接访问同一段内存，简化了数据交换。 - **异步并发执行**: CUDA支持在多个流(Stream)中并发执行任务，这些任务可以重叠计算和数据传输，提高了效率。 这份文档详细阐述了CUDA编程的关键概念、模型和接口，是开发CUDA应用程序的基础教程。通过学习和理解这些内容，开发者可以有效地利用GPU的强大计算能力，解决高性能计算问题。