CUDA编程教程：GPU并行计算入门指南

《NVIDIA CUDA编程教程中文版》是一本专注于CUDA（Compute Unified Device Architecture，计算统一设备架构）和GPU（图形处理器）编程的指南，针对的是CUDA 2.0版本。该书于2008年6月7日发布，主要讲解了如何利用GPU的高度并行性和多核处理能力来加速计算密集型任务。 第1章介绍了CUDA的核心概念，包括CUDA作为一种可伸缩并行编程模型，以及GPU的特点，如多线程和多核心设计。文档结构清晰，便于读者快速定位所需内容。 第二章深入探讨了CUDA的编程模型，涵盖了线程层次结构和存储器层次结构，以及主机（CPU）与设备（GPU）之间的协作方式。这部分内容强调了软件栈的设计和GPU的计算能力，帮助开发者理解如何在两者之间高效地进行数据交换和控制流程管理。 第三章详细解释了GPU硬件的实现，包括具有芯片共享内存的SIMT（Single Instruction Multiple Thread）多处理器，以及支持多个GPU设备和模式切换的技术。这些知识对于理解CUDA程序如何在GPU上并行执行至关重要。 第四章全面阐述了CUDA应用程序编程接口（API）。首先介绍了C语言的扩展特性，如函数类型和变量类型的限定符，用于区分在CPU（host）、GPU（device）以及共享内存中的操作。此外，还包括了执行配置选项，如gridDim、blockIdx、blockDim和threadIdx等常量，以及如何通过NVCC编译器进行代码优化，如`#pragma unroll`指令。 通用运行时组件部分，4.3节着重讲解了CUDA提供的内置向量类型，包括基本数据类型如char、int、float等，以及dim3类型，这在处理并行数组操作时非常实用。此外，书中还涵盖了数学函数、计时功能、纹理类型及其在GPU上的使用方法，这些都是GPU编程中的关键元素。 《NVIDIA CUDA编程教程中文版》为读者提供了一套完整的CUDA编程框架，涵盖了从基础理论到实践应用的全方位指导，适合希望提升GPU性能的开发者深入学习和实践。