CUDA编程指南4.0中文版详解

"CUDA+编程指南4.0中文版，由风辰翻译，是一本详细介绍CUDA 4.0开发的指南，涵盖了从图形处理到通用并行计算的转变，CUDA编程模型，以及CUDA编程接口的详细内容，如内核、线程层次、存储器层次、异构编程、计算能力等，并深入探讨了nvcc编译器的使用，包括编译流程、二进制兼容性和PTX兼容性等。此外，还介绍了CUDA运行时的多个方面，如初始化、设备存储器管理、异步并发执行、多设备系统的处理等。" CUDA是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，主要针对GPU进行高性能计算。在CUDA 4.0版本中，开发者可以利用GPU的并行计算能力，实现对复杂计算任务的加速。 **第一章导论** 1.1 从图形处理到通用并行计算：CUDA的出现使得原本主要用于图形处理的GPU可以进行通用计算，极大地拓宽了GPU的应用领域。 1.2 CUDA架构：CUDA提供了一个硬件支持的并行计算架构，使得开发者可以直接编写程序，让GPU执行计算密集型任务。 1.3 可扩展编程模型：CUDA编程模型允许开发者创建线程块和线程网格，以实现灵活的并行计算布局。 1.4 文档结构：指南按照不同的主题和层次组织，逐步介绍CUDA编程的基本概念和技术。 **第二章 编程模型** 2.1 内核：CUDA程序的核心是内核函数，它定义了在GPU上执行的并行计算任务。 2.2 线程层次：包括线程、线程块和网格，形成了多级并行执行的结构。 2.3 存储器层次：CUDA有多种类型的存储器，如全局存储器、共享存储器、常量存储器和纹理存储器，每种都有其特定的访问速度和作用范围。 2.4 异构编程：CUDA允许同时使用CPU和GPU进行计算，实现异构系统中的协同工作。 2.5 计算能力：CUDA设备的计算能力表示其每秒能完成的浮点运算次数，是衡量GPU性能的重要指标。 **第三章 编程接口** 3.1 nvcc编译：CUDA程序的编译工具，包括离线编译和即时编译两种模式，以及对二进制、PTX和应用的兼容性处理。 3.2 CUDA运行时：涵盖设备初始化、内存管理（包括设备内存、共享内存、分页锁定主机内存等）、异步并发执行（如流、事件、同步调用）和多设备系统的处理（如设备枚举、选择、P2P存储器访问等）。此外，还包括纹理和表面存储器的高级特性，以及与OpenGL的互操作性，使CUDA程序能够利用图形库的功能。 该指南对于理解CUDA编程模型、掌握CUDA编程技巧，以及实现高效GPU计算具有重要的参考价值。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益。