NVIDIA CUDA编程：并行计算新纪元

"CUDA编程指南提供了对NVIDIA计算统一设备架构的深入理解，旨在帮助开发者利用GPU进行并行计算。本书介绍了CUDA编程模型、GPU的硬件实现以及应用程序编程接口（API），涵盖了线程层次结构、存储器层次结构、主机与设备间的交互、计算能力以及编程语言扩展等内容。书中详细讲解了C语言的扩展，如函数和变量类型限定符，以及编译选项，如禁用内联和循环展开。此外，还提到了通用的运行时组件，包括内置向量类型、数学函数、计时功能和纹理类型，为高效地利用GPU并行处理能力提供了全面指导。" CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU进行高性能计算，充分利用GPU的高度并行化和多线程特性。在CUDA中，程序被设计成可以在大量线程中同时运行，这些线程被组织成线程块和线程网格，形成线程层次结构。存储器层次结构包括全局内存、常量内存、共享内存和寄存器，以优化不同类型的访问速度和效率。 编程模型的核心在于理解和利用GPU的硬件特性。GPU由一组单指令多数据流（SIMD）多处理器构成，每个处理器可以并发执行多个线程。多设备支持使得开发者可以跨多个GPU进行计算，而模式切换则允许灵活地在CPU和GPU之间分配任务。 CUDA API扩展了C语言，引入了特定的类型限定符，如`_device_`、`_global_`、`_host_`，用于指定函数或变量的存储位置。例如，`_device_`标记的函数在GPU上执行，`_global_`标记的变量可被所有线程访问，而`_host_`则表示在CPU上执行。此外，`_constant_`内存用于存储不变数据，`_shared_`内存用于线程块内的通信。 编程时，可以通过配置`gridDim`、`blockIdx`、`blockDim`和`threadIdx`等内置变量来控制线程的执行布局。`warpSize`表示GPU warp的大小，即一组同步执行的线程数。NVCC编译器提供了`_noinline_`和`#pragma unroll`等选项，分别用于控制函数内联和循环展开，以优化代码性能。 通用运行时组件包括内置的向量类型（如`float4`和`dim3`），便于处理向量和矩阵运算；丰富的数学函数库，支持浮点和复杂数学操作；计时函数，用于测量代码段的执行时间；以及纹理类型，用于高效的数据采样，支持从线性存储器和CUDA数组中读取数据。通过这些工具和概念，开发者可以构建出高效、可扩展的并行应用程序，充分利用现代GPU的计算潜力。