CUDA编程指南5.0：GPU并行计算入门

“CUDA编程指南5.0版，适合初学者，尤其对利用GPU进行并行编程的开发者有重要价值。” CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU（图形处理器）的强大计算能力进行高性能计算。本指南将深入介绍CUDA编程的核心概念和技术。 在第一章“导论”中，作者介绍了CUDA从图形处理到通用并行计算的转变。这一部分阐述了GPU如何从主要服务于图形渲染发展到能够执行各种科学计算任务的背景。CUDA TM被定义为一个支持通用并行计算的架构，使得开发者能够利用GPU的并行性来加速计算密集型应用。此外，本章还讨论了CUDA提供的可扩展编程模型，以及文档的组织结构，帮助读者更好地理解和学习CUDA编程体系。 第二章“编程模型”是CUDA编程的基础，它详细介绍了以下关键概念： 1. **内核**：内核是CUDA程序中执行在GPU上的函数，它们在大量并发线程中运行，实现了数据并行计算。 2. **线程层次**：CUDA中的线程组织成线程块和线程网格，线程块内的线程可以高效地通信和同步，而线程网格则包含多个线程块，形成大规模并行执行的结构。 3. **存储器层次**：CUDA具有层次化的存储系统，包括寄存器、共享内存、全局内存、常量内存和纹理内存等，理解这些存储器的特性和使用策略是优化性能的关键。 4. **异构编程**：CUDA允许开发者同时利用CPU和GPU，通过主机代码和设备代码的混合编程实现高效的计算。 5. **计算能力**：CUDA设备的计算能力是衡量其并行计算能力的指标，包括浮点运算速度、支持的并发线程数量等，理解计算能力有助于选择合适的硬件和优化代码。 第三章“编程接口”则详细介绍了如何编写、编译和运行CUDA程序，包括使用nvcc编译器的过程。这部分涵盖了CUDA编程的基本语法、函数调用、内存管理、错误处理等内容，是实现CUDA程序的实践基础。 通过深入学习本书，读者将能够掌握CUDA编程的基本技能，理解并行计算的原理，以及如何利用GPU来提升计算性能。对于想要进入GPU计算领域的开发者来说，这是一份不可或缺的学习资料。