CUDA编程入门：函数声明与执行模型

"CUDA编程模型入门教程，讲解了CUDA中函数声明的关键概念，包括内核函数、设备函数和主机函数的定义以及它们的执行位置。此外，提到了CUDA编程模型的发展，对比了GPU与CPU在处理性能上的差异，并概述了CUDA编程的基础，如线程、线程块和网格的概念。课程由华南理工大学陈虎博士提供，受到Intel®大学合作计划的支持，可在http://www.morecores.cn/multicore/index.html找到更多资料。" 在CUDA编程模型中，`__global__`关键字用于声明内核函数，这类函数在GPU上执行，并且是并行运行的。内核函数必须返回`void`类型，因为它们通常不返回值给调用者。内核函数可以被主机代码（在CPU上运行）调用，以启动在GPU设备上的计算。 `__device__`关键字定义了一个设备函数，该函数仅在GPU设备上执行。同样，`__host__`关键字定义了主机函数，这些函数仅在CPU上执行。有趣的是，`__device__`和`__host__`可以一起使用，这样的函数既可以在设备上运行也可以在主机上运行，但需要注意的是，函数体中可能需要包含特定条件编译指令来适应不同的执行环境。 CUDA编程模型的核心之一是利用GPU的并行计算能力。GPU设计偏向于处理大量数据并行的任务，如图形渲染和科学计算，因此它拥有大量的计算单元（ALU）和相对较少的缓存和控制电路。与此相比，通用CPU则更注重通用计算能力，具有更多的缓存和控制逻辑，以适应各种不同类型的计算任务。 CUDA通过Nvidia提供的编程接口使得开发者能够直接对GPU进行编程，它可以与Visual Studio 8.0等集成开发环境（IDE）集成，方便编写和调试CUDA程序。CUDA SDK和驱动可以从Nvidia的官方网站下载，网址为http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html。 在CUDA中，线程是基本的执行单元，硬件直接支持，创建和管理线程的开销很小。所有线程执行相同的代码，这种机制称为单一指令多数据流（Single Instruction Multiple Data, SIMD）。每个线程都有唯一的线程ID（threadIdx），线程可以组织成线程块（Block），线程块又可以组成网格（Grid）。线程块和网格在GPU上以一维、二维或三维的形式布局，允许程序员灵活地控制并行度和数据局部性。 例如，一个三维网格可以包含多个二维线程块，每个二维线程块内部又包含多个线程，这样可以高效地处理大规模并行任务。线程间的通信和同步可以通过共享内存和同步指令来实现，这使得程序员能够精细控制并行执行的过程。 CUDA编程模型提供了一种有效利用GPU强大计算能力的方法，通过内核函数、线程、线程块和网格等概念，开发者可以编写出高效利用GPU硬件资源的并行程序。对于需要处理大量数据并行计算的应用，如物理模拟、图像处理和机器学习，CUDA编程模型是不可或缺的工具。