CUDA 1.1编程指南：GPU计算新架构详解

CUDA中文手册是针对NVIDIA CUDA编程平台的一份详细指南，该版本为1.1，发布日期为2007年11月29日。CUDA是一种革命性的技术，它将传统的图形处理单元（GPU）转变为通用并行计算设备，使得原本用于图形渲染的硬件可以执行更广泛的计算任务。 1. **CUDA简介**：CUDA的核心理念是利用GPU的高度并行计算能力。1.1版的手册首先介绍GPU作为数据并行计算设备的优势，以及CUDA作为一个新的GPU计算架构，它提供了编程模型，使开发者能够利用GPU的众多核心同时处理大量数据。 2. **编程模型**：CUDA的编程模型基于高度多线程的协处理器，强调线程分批的概念，包括线程块（Thread Block）和线程块网格（Grid of Thread Blocks）。这些概念对于理解如何在GPU上组织和调度计算任务至关重要。 3. **硬件实现**：手册详细讲解了CUDA硬件的特性，如片上共享内存的SIMD多处理器、执行模型、计算能力和支持多设备。此外，还涉及了显示模式切换，这对于了解GPU在不同应用场景中的行为非常重要。 4. **应用编程接口**：这部分涵盖了CUDA对C编程语言的扩展，如函数类型和变量类型限定符、执行配置选项、内置变量以及NVCC编译器的使用。此外，共用运行时组件，如内置向量类型、数学函数、时间函数和纹理类型等，都在这里介绍。 5. **设备运行时组件**：包括各种运算函数，如数学函数、同步函数、类型转换和强制函数，以及纹理和原子操作函数，这些都是在GPU上执行计算任务的关键API。 6. **性能指南**：手册深入讨论了性能优化的关键要素，如指令吞吐量、内存带宽、线程块的线程数、主机与设备间的数据交换，以及纹理读取和全局或常量内存访问的效率。提供了一套完整的策略来最大化CUDA程序的性能。 CUDA中文手册Version1.1为开发者提供了一个全面的框架，让他们能够利用CUDA进行高效的并行计算，无论是在GPU上的算法实现还是性能调优，都能从中受益匪浅。