CUDA编程指南4.0中文翻译：通用并行计算解析

“CUDA 编程指南4.0中文版”是一份针对CUDA 4.0版本的编程教程，旨在帮助开发者理解和掌握CUDA编程技术。该指南由风辰翻译，涵盖了CUDA的基础概念、编程模型和编程接口等多个方面。 CUDA是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，主要应用于GPU（图形处理器）上进行高性能计算。在第一章中，指南介绍了CUDA从图形处理向通用并行计算的转变，阐述了CUDA作为通用并行计算架构的核心特点，以及其可扩展的编程模型。此外，还概述了文档的主要结构，方便读者查阅。 第二章深入探讨了CUDA的编程模型，包括内核（kernel）的概念，即在GPU上执行的函数；线程层次，包括线程块、网格和线程的组织方式；存储器层次，如全局内存、共享内存、寄存器和常量内存等；以及异构编程，如何在CPU和GPU之间协同工作；最后提到了计算能力，这是衡量CUDA设备性能的重要指标。 第三章详细讲解了CUDA的编程接口，首先介绍如何使用nvcc编译器进行CUDA程序的编译，包括离线编译、即时编译、二进制兼容性、PTX兼容性和应用兼容性等。接着，讨论了CUDA运行时API，包括初始化、设备内存管理（如分配、释放和复制）、共享内存的使用、分页锁定主机存储器的特性（如可分享存储器、写结合存储器和被映射存储器），以及异步并发执行的机制，如主机与设备间的异步执行、数据传输与内核执行的重叠、并发内核执行、并发数据传输、流的使用、事件管理和同步调用。此外，还涉及了在多设备系统中的操作，如设备枚举、选择、P2P（peer-to-peer）存储器访问和复制，以及统一虚拟地址空间。在这一章的最后部分，介绍了错误检查、调用栈、纹理和表面存储器的使用，包括CUDA数组、读写一致性以及与OpenGL的互操作性，以支持图形和计算的混合应用。 CUDA编程指南4.0中文版为开发者提供了全面的CUDA编程知识，从基础理论到实际操作，覆盖了CUDA开发的各个方面，是学习和掌握CUDA编程的重要参考资料。