CUDA编程：5.0中文版-通用并行计算基础

"CUDA编程指南" 本资源主要涵盖了CUDA编程的相关知识，CUDA是一种由NVIDIA公司推出的用于GPU（图形处理器）的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速科学计算、数据分析以及机器学习等领域中的计算密集型任务。在CUDA编程中，我们通常使用C或C++语言，并添加特定的CUDA扩展来编写程序。 在CUDA编程中，函数和运算符的使用有特定的规定。对于赋值运算符，不能直接在设备端对常量进行赋值，只能通过主机的运行时函数进行操作。此外，shared变量声明时不支持初始化，并且禁止对B.3定义的内置变量赋值。关于地址运算符，不允许取B.3定义的内置变量的地址，这主要是为了保证内建变量的正确使用和GPU计算的高效性。 CUDA中的函数分为host函数和device函数。host函数在CPU上执行，而device函数在GPU上执行。编译器生成的函数的执行空间限定符是所有调用该函数的函数限定符的并集。这意味着，如果一个函数被device函数和host函数调用，那么这个函数自身会被编译为同时支持host和device执行的代码。例如，给定的代码片段展示了如何定义一个基类Base，其中包含一个host device构造函数，这意味着无论是在主机还是设备上，这个构造函数都可以被调用。然后，Derived和Other两个类继承自Base，它们可能在不同的上下文中使用。 CUDA编程模型包括了以下几个关键概念： 1. **内核**：内核是运行在GPU上的函数，负责执行并行计算任务。程序员可以定义内核函数，这些函数将在多个线程上并行执行。 2. **线程层次**：CUDA的线程组织为多级结构，包括线程块（thread block）、线程网格（grid）、线程（thread）等。线程块内的线程可以高效地共享内存，线程网格则由多个线程块组成。 3. **存储器层次**：CUDA提供了多种类型的存储器，如全局内存、共享内存、寄存器和常量内存，每种都有其特定的访问速度和用途。比如，全局内存可供所有线程访问，但速度相对较慢；而共享内存则可以在同一个线程块内的线程间快速交换数据。 4. **异构编程**：CUDA支持混合编程，允许开发者在同一个程序中结合使用CPU和GPU，实现数据的预处理、传输和后处理。 5. **计算能力**：CUDA的计算能力指的是GPU的并行计算性能，通常以CUDA核心数量、浮点运算速度等指标衡量，不同型号的GPU具有不同的计算能力。 在编程接口方面，`nvcc`是CUDA的编译器，负责将源代码编译为可执行文件。编译流程涉及预处理、编译、链接等多个步骤，开发者需要理解如何配置编译选项来适应不同的硬件和优化需求。 CUDA编程涉及到对GPU的深入理解和利用，通过精心设计的内核函数和有效的数据管理，能够极大地提升计算效率，是高性能计算领域不可或缺的工具。