CUDA 1.1编程指南：GPU计算与数据并行核心技术

《CUDA中文手册》是一份由NVIDIA发布的文档，针对CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程进行了详细的指导。CUDA是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行计算的新架构，旨在让开发者能够编写能在GPU上高效运行的代码，从而提升计算性能。 该手册的第1章介绍了CUDA的基本概念，包括GPU作为数据并行计算的强大工具，以及CUDA作为一种新计算模型，强调了GPU的并行处理能力。文档结构清晰，方便读者逐步理解CUDA编程环境。 第二章阐述了CUDA的编程模型，核心是高度多线程协处理器，通过线程块和线程块网格组织计算任务。线程的并发执行、内存模型的设计也在此部分详述，这对于理解如何在GPU上进行有效并行操作至关重要。 第三章深入硬件层面，讲解了CUDA硬件的实现，包括片上共享内存、SIMD多处理器、执行模型和计算能力。此外，还涉及了多设备管理和显示模式切换等实用知识。 第四章详细介绍了CUDA的应用编程接口（API），包括C语言的扩展特性，如函数类型限定符、变量类型限定符、执行配置、内置变量和编译流程。共用运行时组件如内置向量类型、数学函数、时间函数和纹理类型等也被介绍，以及设备和宿主机间的交互API。 第五章是性能指南，涉及指令性能、内存带宽、线程块中的线程数优化、数据传输效率以及纹理拾取与全局或常量内存读取的最佳实践，这些都是提高程序性能的关键因素。整体性能优化策略也在此部分给出建议。 最后，第六章虽然没有在提供的部分内容中出现，但通常此类手册会包含高级主题，可能涉及更复杂的算法设计、最佳实践案例研究，以及如何解决常见性能瓶颈等。 《CUDA中文手册》版1.1为想要利用GPU进行高性能计算的开发者提供了全面而深入的教程，涵盖了CUDA编程的各个方面，从理论到实践，从硬件到软件，旨在帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力。