CUDA C编程指南：Version 3.2更新说明

"CUDA_C_Programming_Guide，NVIDIA CUDA™ 编程指南，版本3.2，更新了包括16位浮点纹理、纹理与表面内存一致性、流同步等功能" CUDA C编程指南是NVIDIA发布的一份详细文档，旨在帮助开发者理解和利用CUDA架构进行并行计算。该指南的第3.2版主要关注CUDA C编程语言的各个方面，并在3.1.1版本的基础上进行了多项改进和增强。 1. **简化cuParamSetv()代码示例**： 在新版本中，由于`CUdeviceptr`现在与`void*`具有相同的大小和对齐方式，因此不再需要通过内部的`void*`变量来设置内核参数。这简化了使用`cuParamSetv()`函数的代码，使程序更易读和维护。 2. **16位浮点纹理（Section 3.2.4.1.4）**： 添加了关于16位浮点纹理的新章节，说明如何处理和使用这种轻量级数据类型进行纹理采样，以提高存储效率和计算性能。 3. **纹理与表面内存一致性（Section 3.2.4.4）**： 更新了这部分内容，详细阐述了纹理内存和表面内存的读写一致性问题，这对于理解和优化GPU访问全局内存的行为至关重要。 4. **表面内存访问（Section 3.2.4.2）**： 对表面内存的访问得到了更多细节的补充，帮助开发者更好地理解和利用表面内存进行高效的数据交换。 5. **流同步（Section 3.2.6.5）**： 引入了新的流同步函数`cudaStreamSynchronize()`，这使得多任务管理更加灵活，可以精确控制不同计算任务间的依赖关系。 6. **处理使用NVIDIA SLI AFR模式的设备的API调用**： 在3.2.7.2、3.3.10.2和4.3节中提到了处理使用NVIDIA Scalable Link Interface (SLI)的交替帧渲染(AFR)模式下设备的新API，这扩展了CUDA在多GPU系统中的应用。 7. **调用堆栈（Sections 3.2.9 and 3.3.12）**： 新增了关于调用堆栈的章节，帮助开发者理解和调试CUDA程序的执行流程，尤其是在涉及递归或复杂函数调用时。 8. **内存分配函数cuMemAllocPitch()的签名变更**： 第3.3.4节的第二个代码示例中，将pitch变量的类型从`unsigned int`改为`size_t`，以匹配`cuMemAllocPitch()`函数的更新签名，确保内存分配的正确性。 9. **内存分配函数cuMemAllocPitch()的最后代码示例**： 同样在3.3.4节，将最后一个代码示例中`bytes`变量的类型从`unsigned`改为`size_t`，以保持与函数接口的一致性。 这些更新和改进旨在提升CUDA编程的效率和灵活性，同时帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力，实现高性能计算的应用。通过深入学习和应用这些知识点，开发者可以构建出更高效、更优化的CUDA程序。