CUDA编程指南：硬件多线程与kingst LA5016逻辑分析仪

"CUDA 编程指南4.0中文版" 本资源为《CUDA编程指南4.0中文版》的译文，主要介绍了CUDA编程环境和相关技术，特别是硬件多线程在CUDA平台上的实现，以及CUDA编程模型和编程接口的细节。 在硬件多线程方面，该手册详细阐述了流多处理器（Streaming Multiprocessors, SMs）如何处理线程束（warp）。每个线程束的执行上下文，包括程序计数器和寄存器等，在线程束的生命周期内被保存在芯片上。线程束调度器能够在每个指令发射之间快速切换，无额外开销。每个多处理器有32位的寄存器，这些寄存器被线程束共享，并与并行数据缓存或共享存储器一起分割使用。处理器能处理的内核数量取决于内核使用的寄存器和共享存储器的数量，以及处理器本身的资源限制。如果资源不足，内核发射会失败。 线程束的数量（Wblock）由块内的线程数（T）和束尺寸（Wsize，通常为32）决定，公式为Wblock = ceil(T/Wsize, 1)。分配给一个块的总寄存器数量（Rblock）根据计算能力的不同有不同的计算方式，涉及到束分配粒度（GW）、内核使用的寄存器数（Rk）和线程分配的粒度（GT）。 CUDA编程模型包括内核（kernel）、线程层次（thread hierarchy）、存储器层次（memory hierarchy）和异构编程。内核是CUDA编程的核心，它定义了在GPU上执行的并行计算任务。线程层次包括线程块、线程束和其他组织结构。存储器层次包括全局内存、共享内存、纹理内存和常量内存等。异构编程则涉及如何利用CPU和GPU协同工作。计算能力是衡量CUDA设备性能的一个关键指标，它影响着设备的并发执行能力和内存访问速度。 CUDA编程接口包括nvcc编译器的使用，涵盖了编译流程、二进制兼容性、PTX兼容性、应用兼容性和C/C++兼容性等。CUDA运行时提供了各种功能，如设备内存管理、共享内存操作、分页锁定主机内存、异步并发执行、流和事件控制、多设备系统支持、纹理和表面存储器的使用，以及与图形学API（如OpenGL）的交互。这些接口为开发者提供了高效利用GPU进行并行计算的工具和手段。 这份资源是理解CUDA编程基础和高级特性的宝贵资料，适合对GPU编程感兴趣的开发者参考学习。