CUDA编程指南：线程与内核详解

"CUDA 编程指南4.0中文版" CUDA编程模型是GPU计算的基础，它通过扩展C语言，让程序员能够定义内核函数，这些内核可以在大量的CUDA线程中并行执行。内核函数是通过在函数声明前添加`__global__`关键字来标识的。例如，在给定的向量相加的例子中，内核`VecAdd`执行基本的加法操作，由N个线程并行处理，每个线程负责一对元素的加法，线程ID可以通过内置变量`threadIdx`获取。 线程层次是CUDA编程模型的重要组成部分，它包括一维、二维和三维的线程。`threadIdx`是一个三元组向量，使得线程可以使用索引来访问一维、二维或三维的数据结构。例如，对于一个二维的线程块，线程索引（x, y）对应的线程ID可以通过公式`(x + y * Dx)`计算得到，其中`Dx`是块的宽度。这种设计使得处理像向量、矩阵和体元这样的数据结构变得直观且高效。 CUDA编程模型还涉及存储器层次，包括全局存储器、共享存储器、常量存储器和纹理存储器等，这些不同的存储器类型有着各自的访问速度和用途。例如，共享存储器是在线程块内部快速通信的专用区域，而全局存储器则可供所有线程访问，但访问速度相对较慢。 CUDA编程模型也支持异构编程，这意味着开发者可以同时利用CPU和GPU的计算能力。计算能力是衡量CUDA设备性能的一个关键指标，它定义了设备能够并发执行的线程数量以及浮点运算的速度。 CUDA编程接口包括编译器`nvcc`和CUDA运行时库，前者负责将源代码编译成可以在GPU上执行的二进制代码，后者提供了大量的函数和数据结构，用于管理设备内存、启动内核、实现数据传输和并发执行等。 在使用CUDA时，开发者需要了解如何使用`nvcc`进行编译，包括离线编译和即时编译，以及如何处理二进制兼容性、PTX兼容性和应用程序兼容性。CUDA运行时库则提供了丰富的功能，如初始化设备、管理存储器、异步并发执行、多设备支持等，还包括纹理和表面存储器的交互，以及与图形API如OpenGL的互操作性。 CUDA编程模型和接口为开发者提供了强大的工具，用于编写高效的并行计算程序，利用GPU的并行处理能力处理大规模数据计算任务。理解和熟练掌握这些概念和技术是开发高性能计算应用的关键。