CUDA编程入门：并行计算与NVIDIA GPU教程

CUDA经典入门教程是一份针对NVIDIA CUDA编程的详细指南，由中科大提供，主要讲解了CUDA这种计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture）的核心概念和编程方法。该教程分为多个章节，以便逐步引导读者理解CUDA编程模型。 第1章简介中，CUDA被定义为一种可伸缩并行编程模型，它利用GPU（图形处理器）的高度并行性和多线程特性来加速计算密集型任务。文档结构清晰，为后续章节的学习提供了框架。 第2章深入剖析了CUDA的编程模型，包括线程层次结构，即每个GPU包含一组SIMT（Single Instruction Multiple Threads）多处理器，这些处理器可以并行处理多个独立的线程。同时，章节介绍了内存层次结构，区分了主机（CPU）与设备（GPU）之间的数据交互，以及软件栈的概念，以及GPU的计算能力参数。 第3章详细介绍了GPU的硬件实现，如共享存储器的使用，以及多个GPU设备之间的连接和模式切换。这对于理解如何充分利用GPU的并行资源至关重要。 第4章是核心部分，开始介绍CUDA应用程序编程接口（API）。首先，章节展示了C编程语言的扩展，包括添加特定的函数类型限定符，如_device_、_global_、_host_等，以指定代码在哪个上下文中执行。然后，讲解了变量类型限定符，如_device_、_constant_、_shared_等，以控制数据在不同内存区域的存储。此外，还包括执行配置参数，如gridDim、blockIdx、blockDim、threadIdx等，它们帮助程序员管理线程和网格的调度。 NVCC编译器的使用技巧也在这一章中介绍，如_noinline_用于标记不进行内联优化的函数，#pragmaunroll则用于启用循环展开。此外，通用运行时组件是CUDA编程的关键，包括内置向量类型（如char、float等）、数学函数、计时功能和纹理类型，这些都是进行高性能计算的基础。 通过这些章节，读者将掌握CUDA编程的基本要素，了解如何编写高效的并行代码，利用GPU的并行性能优势，尤其是在科学计算、图像处理和机器学习等领域。无论是初学者还是进阶开发者，这份教程都能提供有价值的知识和实践指导。