CUDA编程指南2.1：NVIDIA GPU并行计算入门

"CUDA Programming Guide 2.1 是Nvidia公司发布的一份针对其GPU的CUDA编程指南，旨在帮助开发者学习CUDA编程并进行GPU应用程序的开发。这份文档是英文版，适用于CUDA版本2.1，发布日期为2008年12月8日。" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它将GPU（图形处理器）从传统的图形处理任务扩展到通用计算领域。CUDA允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速科学、工程和商业应用程序。 **1.1 从图形处理到通用并行计算** 在传统计算机系统中，CPU负责执行大部分计算密集型任务。然而，随着GPU在图形渲染中的发展，它们逐渐展示出在浮点运算和并行处理上的优势。CUDA提供了一种方式，使得开发者能够利用GPU的并行性来处理非图形计算任务，例如物理模拟、数据挖掘和机器学习等。 **1.2 CUDA：通用并行计算架构** CUDA架构提供了一个可扩展的编程模型，包括硬件和软件组件，使开发者可以编写高效的并行代码。它包含GPU上的执行单元，如CUDA核心，以及内存层次结构，如全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。 **1.3 CUDA的可扩展编程模型** CUDA编程模型主要由以下几个部分组成： - **内核（Kernels）**：是运行在GPU上的函数，可以在大量线程中并行执行。 - **线程层次结构**：包括线程块和网格，线程块内的线程可以高效地通信和同步。 - **内存层次结构**：不同类型的内存（全局、共享、常量、纹理）用于满足不同性能需求。 - **主机与设备**：CUDA程序涉及在CPU（主机）和GPU（设备）之间的数据传输。 **1.4 文档结构** CUDA编程指南2.1分为多个章节，包括介绍、编程模型、硬件实现和CUDA C语言扩展等，详细解释了如何在CUDA平台上进行编程。 **2.1 内核（Kernels）** 内核是CUDA编程的核心，它们定义了在GPU上执行的计算任务。开发者可以通过内核函数指定每个线程应执行的操作。 **2.2 线程层次结构** 线程被组织成二维或三维的线程块和线程块的集合（网格）。线程块内的线程可以快速通信和同步，而不同线程块之间的通信则相对较慢。 **2.3 内存层次结构** CUDA的内存层次结构包括全局内存（所有线程均可访问）、共享内存（线程块内共享）、常量内存（存储不变数据）和纹理内存（优化了读取速度，适合于数据访问模式）。 **2.4 主机与设备** CUDA程序通常包含在CPU上运行的主机代码和在GPU上执行的设备代码。开发者需要管理数据在两者之间的迁移。 **2.5 计算能力** 计算能力是衡量GPU能支持的CUDA功能的一个指标，包括支持的CUDA核心数量、内存带宽、纹理单位等。 **3.1 SIMT多处理器** GPU由一组单指令多数据流（SIMT）的多处理器组成，每个多处理器具有内置的共享内存，用于提高局部数据访问速度。 **3.2 多设备** CUDA支持多个GPU设备，开发者可以利用这些设备进行并行计算或负载均衡。 **4.1 CUDA C** CUDA C是C语言的扩展，使得开发者能够在CUDA环境下编写代码。 **4.2 语言扩展** CUDA C引入了特定的类型和函数修饰符，如`__device__`、`__global__`、`__host__`等，以区分主机和设备代码，以及内存类型。 - `__device__`修饰符标记为在GPU设备上运行的函数或变量。 - `__global__`修饰符用于声明内核函数，可在多个线程中并行执行。 - `__host__`修饰符表示函数在CPU（主机）上执行。 - 这些修饰符有特定的限制，比如内核函数不能调用不具有相应修饰符的函数。 **4.2.2 变量类型修饰符** 除了函数类型修饰符外，还有变量类型修饰符，如`__constant__`（用于存储常量数据）和`__shared__`（用于线程块内的共享内存）。 在CUDA编程中，理解和掌握这些概念至关重要，它们帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力，编写高性能的应用程序。这份CUDA编程指南2.1提供了丰富的信息和指导，是CUDA开发者的宝贵参考资料。