NVIDIA CUDA C编程指南（v7.5）：最新C++11特性与兼容更新

《CUDA C编程指南》是英伟达官方发布的一份详细教程，针对CUDA编程初学者提供入门级的教学资料。该指南旨在帮助开发者利用NVIDIA的CUDA技术进行并行计算，利用GPU的强大处理能力提升应用程序性能。以下是该指南中部分重要的知识点概览： 1. **语言支持更新**：从版本7.0起，指南对C/C++语言支持进行了增强，包括引入了C++11的新特性。这可能涉及了模板类、智能指针、右值引用等现代C++特性，有助于提升代码的可读性和效率。 2. **限制与澄清**：文档明确指出，当使用微软编译器作为主机编译器时，常量限定的变量（如`const float`）的值不能直接用于设备代码。此外，`typeid`、`std::type_info`和`dynamic_cast`仅在主机代码中受支持，表明在设备代码中它们的使用可能会受到限制。 3. **元编程工具**：指南介绍了扩展的lambda表达式功能，这是一种函数对象，可用于创建简洁的高阶函数和回调，特别是在需要在GPU上执行的异构编程中。 4. **浮点精度和计算能力**：对于半精度浮点运算（FP16），指南更新了表12的内容，提到了对计算能力为5.3的设备的支持情况，以及表2中的吞吐量数据。 5. **新特性加入**：添加了计算能力5.3到表13中，这可能涉及到对新型GPU架构的兼容性，以及设备上的特定硬件特性。同时，增加了关于每个设备上最大居民网格数量的信息。 6. **内存同步**：对`__threadfence()`的定义进行了澄清，这是CUDA中用于控制线程执行顺序的关键内存同步函数。 7. **原子操作**：指南强调了原子函数的使用限制，这些函数在并发访问共享内存时确保数据的一致性，但在CUDA编程中需特别注意避免竞态条件。 通过这份指南，学习者可以了解到CUDA编程的最新规范，掌握如何有效地编写、管理和优化GPU计算任务，同时了解CUDA语言与C/C++之间的交互规则，以充分利用NVIDIA GPU的并行计算能力。对于想要深入研究GPU编程的开发者来说，这是一个不可或缺的参考资料。