CUDA 2.0 编译器 NVCC 使用手册

"NVCC2.0.pdf - CUDA2.0的编译器NVCC的英文说明文档，2008年4月1日发布" CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，用于利用GPU（图形处理器）的并行处理能力来加速计算密集型任务。NVCC（NVIDIA CUDA Compiler Driver）是CUDA工具包中的关键组件，它负责将C、C++或Fortran等高级语言编写的CUDA源代码转换为可在GPU上执行的二进制代码。 文档的版本历史显示了NVCC的发展过程，从最初的beta版本到2008年4月1日发布的CUDA 2.0版本，由Juul Vander Spek负责更新和改进。这些版本更新可能包括性能优化、功能增强以及对新硬件的支持。 CUDA编程模型的核心是将计算任务分为两部分：主机（Host）和设备（Device）。主机通常是在通用计算机（如Linux或Windows系统）上运行的进程，而设备是指NVIDIA的GPU，它们被用作协处理器来加速SIMD（单指令多数据）并行任务。CUDA程序设计时，开发者编写在GPU上运行的内核（Kernels），这些内核可以独立于主机执行，无需主机的干预，从而充分利用GPU的并行计算能力。 NVCC支持通过远程过程调用（Remote Procedure Call, RPC）的方式，由主机进程调度GPU任务。这意味着主机程序可以启动一个或多个GPU线程块，这些线程块在GPU上并行执行预定义的函数，这些函数通常由一种与C语言基础的CUDA语言实现。 CUDA编程涉及到的关键概念还包括： 1. **线程层次结构**：线程被组织成线程块（Thread Blocks）和线程网格（Grids），线程块内的线程可以高效地进行同步，而线程网格则进一步扩展了并行度。 2. **全局内存、共享内存和寄存器**：CUDA提供了不同级别的内存空间供线程访问，全局内存是所有线程都可以访问的，共享内存局限于同一线程块内的线程，而寄存器是最快的但数量有限。 3. **流（Streams）和事件（Events）**：流允许异步执行GPU任务，提高资源利用率；事件则用于时间戳记录，用于性能分析和同步。 4. **设备选择和动态并行性**：NVCC支持在多GPU环境中选择特定设备执行代码，并在CUDA 2.0之后引入了动态并行性，使得内核可以动态地创建新的线程块。 5. **CUDA C++特性**：CUDA C++允许使用模板、类和STL容器，提供更丰富的编程模型。 6. **错误处理和调试**：NVCC生成的代码可以包含调试信息，配合NVIDIA的Nsight工具，开发者可以定位和修复CUDA程序中的错误。 7. **编译选项**：NVCC支持多种编译选项，如优化级别、设备选择、链接库等，以适应不同的开发需求。 NVCC是CUDA编程不可或缺的一部分，它使得开发者能够利用GPU的强大计算能力，编写出高效、并行的程序，广泛应用于科学计算、图像处理、机器学习等领域。