CUDA编程指南：入门到实践

"本书是关于CUDA的入门指南，主要介绍了CUDA编程模型和GPU的实现，以及CUDA编程接口的使用。CUDA是一种由NVIDIA推出的可伸缩并行编程模型，适用于高性能计算。书中详细阐述了GPU的高度并行化、多线程、多核处理器特性，并详细分解了线程层次结构、存储器层次结构、主机与设备的关系，以及计算能力的定义。此外，还涵盖了编程API中的C语言扩展，如函数和变量类型限定符，执行配置，以及内置变量的使用方法。书中还讨论了编译选项，如_noinline_和#pragma unroll，以及通用的运行时组件，包括内置向量类型、数学函数、计时函数和纹理类型的使用。" CUDA是一种用于GPU编程的技术，它允许开发者利用GPU的强大并行计算能力执行计算密集型任务。在本资源中，CUDA被描述为一个可伸缩的并行编程模型，意味着它可以适应不同规模的并行计算需求。GPU（图形处理单元）被设计为高度并行化的处理器，能够同时执行大量线程，这对于执行图像渲染、物理模拟等计算密集型任务特别有效。 编程模型章节详细讲解了线程的组织结构，包括线程块、线程网格以及线程维度的概念。存储器层次结构部分则涵盖了全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等不同类型的存储器，以及它们的访问特性和效率。主机和设备的区分指的是CPU（主机）和GPU（设备）之间的通信和数据传输。 软件栈部分介绍了CUDA编程所需的各种软件工具和库，而计算能力则是衡量GPU能执行的计算复杂度的一个指标，通常以浮点运算每秒(FLOPS)来衡量。 在GPU实现章节，书中探讨了SIMT（单指令多线程）架构，其中一组多处理器共享芯片上的存储器。此外，还讨论了支持多个设备的可能性以及模式切换机制，这使得在一个系统中可以使用多张GPU协同工作。 CUDA应用程序编程接口(API)是开发者直接与GPU交互的工具。这里涉及C语言的扩展，例如特殊的函数和变量类型限定符，如_device_、_global_、_host_和_constant_，这些限定符用于指定函数或变量的存储位置。执行配置涉及到如何定义线程块和网格的尺寸。此外，书中还提到了NVCC编译器的使用，以及如何通过_noinline_和#pragma unroll优化代码。 通用运行时组件包括内置的向量类型，便于高效处理向量数据；数学函数，如常用的三角函数、指数函数等；计时函数，用于性能分析；以及纹理类型，用于优化特定类型的数据访问，特别是对于图形和图像处理应用。