CUDA编程入门：构建并行计算模型

"CUDA经典入门教程，针对GPU计算和图像处理的初学者，介绍CUDA编程模型、GPU实现和API，适合了解NVIDIA CUDA计算统一设备架构的初学者使用。" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU（图形处理器）的强大计算能力来解决科学计算、图像处理和高性能计算等问题。CUDA提供了一个全面的编程环境，使开发者可以编写C/C++程序，并通过特定的扩展来访问GPU的硬件资源。 在CUDA编程模型中，线程层次结构是非常关键的概念，包括线程块（Thread Block）、网格（Grid）以及更细粒度的线程（Thread）。线程块内的线程可以高效地协同执行任务，而线程块之间则可以通过全局内存进行通信。存储器层次结构包括寄存器、共享内存、全局内存、常量内存和纹理内存，它们各自有不同的访问速度和用途。 GPU的实现上，CUDA将GPU视为一组单指令多数据流（SIMD）的多处理器，每个处理器拥有共享存储器，可以同时处理大量线程。多个GPU可以在系统中并行工作，通过CUDA的多设备支持来提高计算性能。模式切换功能使得GPU可以在执行CUDA计算任务和图形渲染任务之间灵活转换。 CUDA的应用程序编程接口（API）提供了丰富的功能，扩展了C/C++语言，包括函数和变量类型限定符，如_device_、_global_、_host_和_constant_，用于定义函数和变量的存储位置。执行配置如gridDim、blockIdx、blockDim和threadIdx等内置变量，用于控制线程的组织和执行。此外，NVCC编译器支持_noinline_和#pragma unroll等优化指令，以及通用的运行时组件，如内置向量类型、数学函数、计时函数和纹理类型，增强了程序员对GPU编程的灵活性和效率。 CUDA的纹理功能允许高效地访问和过滤内存中的数据，特别是对于图像处理和图形应用非常有用，它提供纹理引用声明、运行时纹理属性设置和从线性存储器或CUDA数组中读取纹理数据的能力。 CUDA为开发者提供了一种强大的工具，通过充分利用GPU的并行计算能力，可以显著加速计算密集型任务，尤其是在图像处理和科学计算领域。学习CUDA的初学者可以从这份入门教材中了解基本概念、编程模型和API的使用，逐步掌握GPU编程技巧。