CUDA编程指南4.0：中文翻译版

"CUDA 编程指南4.0中文版" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU（图形处理器）的强大计算能力来解决高性能计算问题。CUDA 4.0是这一技术的一个版本，提供了对GPU通用并行计算的全面支持。 本书《CUDA编程指南4.0中文版》旨在帮助程序员了解和掌握CUDA编程，以便充分利用GPU的并行性。以下是对主要章节内容的详细概述： 1. **第一章导论** - **从图形处理到通用并行计算**：这一部分介绍了GPU从主要用于图形渲染逐渐演变为能够处理各种计算密集型任务的过程，展示了CUDA在这一转变中的关键作用。 - **CUDATM：一种通用并行计算架构**：CUDA提供了一种编程模型，使得开发者可以直接编写针对GPU的程序，执行大规模并行计算。 - **一种可扩展的编程模型**：CUDA的编程模型具有高度的灵活性和可扩展性，允许开发者构建复杂的并行算法。 - **文档结构**：本章末尾，作者概述了整个文档的组织结构，帮助读者更好地理解和导航手册内容。 2. **第二章编程模型** - **内核**：CUDA的核心是内核函数，它们在GPU上并行执行，处理大量数据。 - **线程层次**：CUDA使用多级线程层次（线程块、网格）来组织并行执行，便于管理和同步。 - **存储器层次**：CUDA有多种内存类型，如全局内存、共享内存、纹理内存和常量内存，每种都有其特定的访问速度和使用场景。 - **异构编程**：CUDA支持混合编程，即同时使用CPU和GPU，使得程序可以充分利用两者的优势。 - **计算能力**：这一部分会介绍CUDA设备的计算能力指标，比如CUDA核心的数量、浮点运算速度等。 3. **第三章编程接口** - **用nvcc编译**：CUDA的编译工具nvcc负责将源代码转化为能够在GPU上运行的二进制代码，包括离线编译和即时编译两种模式。 - **CUDAC运行时**：CUDA运行时API提供了与GPU交互的接口，包括设备初始化、内存管理、异步执行等。 - **初始化**：设置CUDA环境，选择和配置设备。 - **设备存储器**：分配和管理全局、共享、局部、常量等不同类型的内存。 - **共享存储器**：线程块内的高速共享内存，用于线程间的通信和协作。 - **分页锁定主机存储器**：包括可分享、写结合和被映射存储器，优化数据传输效率。 - **异步并发执行**：利用流（streams）和事件进行异步操作，实现数据传输和计算的重叠，提高性能。 - **多设备系统**：处理多个GPU的编程，包括设备枚举、选择、流和事件的行为，以及P2P（设备间直接通信）功能。 书中还涵盖了纹理和表面存储器，这些优化的内存访问方式对于图形和图像处理特别有用，以及CUDA与OpenGL等图形库的互操作性，允许GPU在图形渲染和计算之间无缝切换。 《CUDA编程指南4.0中文版》是学习CUDA编程的宝贵资料，不仅介绍了CUDA的基础概念，还深入探讨了编程实践和技术细节，对于希望提升GPU计算能力的开发者来说是一本不可或缺的参考书。