CUDA编程指南：逻辑分析仪与优化技术

"CUDA 编程指南4.0中文版" CUDA是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，主要用于利用GPU（图形处理器）进行高性能计算。本指南介绍了CUDA编程的基础知识，包括如何利用CUDA来实现通用并行计算，以及CUDA编程接口的详细使用。 在CUDA编程中，内核（kernel）是执行并行任务的基本单元，程序员可以定义内核函数，这些函数会在GPU的多个线程上并行执行。线程层次包括线程块和网格，线程块内的线程可以共享存储器，而不同线程块之间则通过全局存储器进行通信。存储器层次包括寄存器、共享存储器、全局存储器、纹理存储器和表面存储器，它们各有特点，如寄存器速度快但数量有限，全局存储器容量大但访问速度慢。 计算能力是衡量GPU并行计算能力的一个关键指标，不同的计算能力版本对应不同的硬件特性。例如，在计算能力1.x的设备上，32位整数乘法可能需要非本地支持的指令，而24位整数乘法则有专门的内置指令[u]mul24，但使用它可能会阻碍编译器优化。计算能力2.x的设备则对32位整数乘法提供了本地支持，不再推荐使用[u]mul24。 整数除法和模运算在GPU上非常耗时，尤其是在计算能力较低的设备上。为了优化性能，可以尽量避免这些操作，或者使用位操作来代替，如利用移位和按位与运算来实现除以2的幂次和取模操作。 CUDA的编程接口包括编译工具nvcc和运行时库。nvcc负责编译CUDA程序，支持离线和即时编译，以及与C/C++的兼容性。CUDA运行时库提供了一系列函数，用于设备管理、存储器管理、异步并发执行等。例如，可以通过初始化运行时库来选择和管理设备，分配和释放存储器，以及创建和管理流（stream）以实现数据传输和内核执行的重叠。 在多设备系统中，CUDA支持跨设备的通信和资源共享，包括P2P（peer-to-peer）存储器访问和复制。此外，CUDA还提供了与图形学API（如OpenGL）的互操作性，允许在GPU上直接操作图形数据，提升图形处理的性能。 CUDA编程指南4.0中文版是开发者掌握CUDA编程的关键参考资料，涵盖了从基础概念到高级特性的全方位介绍，帮助程序员充分利用GPU的并行计算能力，实现高效的应用程序。