CUDA编程指南：探索通用并行计算与编程接口

"CUDA编程指南5.0中文版，涵盖了CUDA编程的基础知识，包括GPU并行计算、CUDA架构以及编程模型和接口等重要内容。" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种用于高性能计算的并行计算平台和编程模型，它允许程序员直接利用GPU（图形处理器）进行通用计算，从而大幅提升计算效率。CUDA 5.0是该技术的一个版本，提供了对硬件的更深入优化和更完善的编程工具。 在《CUDA编程指南5.0》中，第一章介绍了CUDA的发展背景，从传统的图形处理到通用并行计算的转变。这一转变使得GPU不再仅限于图形渲染，而是可以广泛应用于科学计算、数据分析等领域。CUDA TM被定义为一种通用并行计算架构，支持可扩展的编程模型，方便开发者利用其强大的并行计算能力。 第二章深入探讨了CUDA的编程模型。其中，内核是CUDA程序的核心，它是在GPU上执行的函数，负责执行并行任务。线程层次包括线程块和网格，这种多级线程组织结构允许高效地调度和执行大量并行任务。存储器层次包括全局存储器、共享存储器、纹理存储器和常量存储器等，它们各自有不同的访问速度和使用场景。异构编程是指同时利用CPU和GPU的能力，通过CUDA C或C++接口实现数据和任务的转移与处理。计算能力则是衡量GPU并行运算性能的重要指标，通常以浮点运算速率来表示。 第三章详细阐述了CUDA的编程接口，特别是如何使用nvcc编译器进行CUDA程序的构建。编译流程包括离线编译和即时编译两种模式，适应不同开发需求。此外，CUDA C运行时库提供了丰富的函数和功能，如设备初始化、设备内存管理、共享存储器操作、分页锁定主机存储器的管理（如可分享存储器、写结合存储器和被映射存储器），以及异步并发执行的支持。异步并发执行是CUDA的一个关键特性，包括主机和设备间的异步执行、数据传输和内核执行重叠、并发内核执行和并发数据传输，通过流和事件等机制实现细粒度的同步控制，提高资源利用率和程序效率。 《CUDA编程指南5.0》为开发者提供了全面了解和掌握CUDA编程的详尽指导，是GPU并行计算领域的重要参考资料。通过学习和实践，开发者可以充分利用GPU的并行计算能力，解决各种高性能计算问题。