CUDA 6.0编程指南：统一内存与计算能力5.0

"CUDA 6.0 Programming Guide" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，旨在利用图形处理器（GPU）的并行处理能力进行通用计算任务。CUDA 6.0是该技术的一个版本，为开发者提供了更高级别的功能和优化，特别是对于统一内存编程和计算能力5.0的支持。 在CUDA 6.0中，新增了两个重要的附录： 1. **统一内存编程**：这是一个关键特性，允许程序员在主机（CPU）和设备（GPU）之间透明地共享内存，无需手动管理数据迁移。这一特性极大地简化了代码，并提高了程序的性能，因为数据可以自动根据需要在CPU和GPU之间迁移。在CUDA编程中，通过声明`__managed__`变量，可以使用统一内存。 2. **计算能力5.0**：CUDA的计算能力是对GPU硬件功能的度量，每个版本的CUDA都支持不同级别的计算能力。计算能力5.0的GPU带来了新的特性和改进，例如动态并行化、更大的共享内存以及更高的浮点运算性能。这使得开发人员能够编写更加高效和复杂的并行算法。 CUDA编程模型主要包含以下几个方面： - **内核**：内核是CUDA编程的核心，它是运行在GPU上的函数，可以被多个线程并行执行。程序员通过定义内核函数来指定GPU执行的任务。 - **线程层次结构**：线程在CUDA中以多级层次结构运行，包括线程块、线程网格和流式多处理器（SM）。线程块内的线程可以高效地通信和同步，而不同线程块间的通信则受到限制。 - **内存层次结构**：CUDA有多种内存类型，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。每种内存都有其特定的访问速度和使用场景，合理利用内存层次结构可以提高程序性能。 - **异构编程**：CUDA允许同时利用CPU和GPU的计算能力，开发者可以在一个程序中结合使用CPU和GPU进行计算，实现更高效的解决方案。 - **计算能力**：不同的GPU有不同的计算能力，表示其硬件特性，如CUDA核心数量、内存带宽等。了解计算能力对于编写针对特定硬件优化的代码至关重要。 CUDA编程接口由编译器NVCC和运行时库组成： - **NVCC编译器**：CUDA程序需要通过NVCC进行编译，它会生成可执行的二进制文件或PTX（Intermediate Language）代码。NVCC支持离线编译、即时编译，并考虑了二进制兼容性、PTX兼容性和应用程序兼容性。 - **CUDA运行时库**：提供了一系列函数，用于初始化和管理GPU，分配和释放内存，启动和同步内核等。这些函数使开发者能够在运行时控制GPU的行为。 CUDA 6.0的编程指南详细介绍了这些概念和接口，帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力，创建高效的应用程序。无论是新手还是经验丰富的开发者，都能从中获取到关于CUDA编程的全面知识。