CUDA 2.0编程指南：深度探索GPU并行计算与API

NVIDIA CUDA Programming Guide 2.0 Final 是一本专门针对NVIDIA GPU（图形处理单元）编程的手册，它介绍了CUDA编程模型，这是一个针对CUDA计算统一设备架构(CUDA CUD)设计的可伸缩并行编程框架。CUDA旨在利用GPU的高度并行性和多线程特性，使开发者能够编写能在GPU上高效执行的程序，尤其是在科学计算、机器学习和图形渲染等领域。 本书的核心内容包括： 1. **CUDA简介**： - CUDA提供了并行编程模型，让开发者能利用GPU的强大并行性能。 - GPU被描绘为一个多线程、众核处理器，每个核心称为流多处理器(SIMT)。 - 文档结构清晰，便于读者快速定位所需信息。 2. **编程模型**： - 介绍线程层次结构，包括线程块（threads per block）和网格（grids of blocks）的概念。 - 存储器层次结构涉及全局内存、共享内存以及CPU与GPU之间的数据传输。 - 宿主机（host）与设备（device）编程的概念，强调了两者间的通信机制和数据同步。 3. **GPU实现细节**： - 描述了SIMT多处理器的内部结构，以及如何通过片上共享存储器进行协作。 - 讨论了多个GPU设备的管理和协同工作，以及在不同模式下的切换策略。 4. **API（应用程序编程接口）**： - 详细解释了CUDA对C编程语言的扩展，如添加了特殊的函数类型限定符(__device__,__global__,__host__)，以及对变量类型的控制(__constant__,__shared__)。 - 提供了关于执行配置参数（如gridDim, blockIdx, blockDim等）的说明，以及如何使用编译器NVCC及其特性，如__noinline__,__unroll等。 - 介绍了通用运行时组件，如内置向量类型用于高效的数学运算。 NVIDIA CUDA Programming Guide 2.0 Final是一本深入浅出的指南，帮助程序员理解CUDA编程基础，掌握如何有效地编写、优化和部署GPU加速代码，提升计算效率。对于希望涉足GPU编程或利用NVIDIA硬件加速计算的开发者来说，这本书是不可或缺的参考资料。