CUDA 2.1官方手册：GPU编程API详解

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，专为在图形处理单元(GPU)上进行高性能计算而设计。CUDA Reference Manual 2.1是该技术的官方文档，它详细介绍了CUDA 2.1版本的API接口，为开发者提供了在NVIDIA GPU上进行高效编程和开发GPU应用的重要参考。 本手册的核心部分分为五个主要章节： 1. Runtime API Reference：这部分涵盖了CUDA运行时API的使用，包括设备管理、线程管理、流管理、事件管理和执行控制。例如： - 设备管理：cudaGetDeviceCount用于获取可用GPU的数量，cudaSetDevice用于选择要使用的GPU，cudaGetDeviceProperties则提供关于选定GPU的详细信息，如架构等。 - 线程管理：cudaThreadSynchronize确保线程完成执行，cudaThreadExit则用于线程的退出。 - 流管理：cudaStreamCreate用于创建新的计算流，cudaStreamQuery可以查询流的状态，cudaStreamSynchronize等待流完成后继续，而cudaStreamDestroy用于销毁流。 2. 执行控制：cudaConfigureCall用于设置函数调用的参数，cudaLaunch用于在指定的流中启动一个函数执行，cudaSetupArgument用于配置函数参数。 3. 内存管理：这是关键部分，涉及内存的分配和释放，如cudaMalloc用于动态内存分配，cudaFree用于释放内存，cudaMallocPitch和cudaFreeArray针对纹理内存和数组类型内存提供了特殊的支持。 4. 事件管理：cudaEventCreate用于创建事件，用来标记特定操作的开始和结束，cudaEventRecord用于记录事件，cudaEventQuery用于检查事件状态，cudaEventSynchronize确保事件完成后再继续，cudaEventElapsedTime则用于测量两个事件之间的延迟。 5. 其他辅助功能：还包括了一些辅助功能，如函数配置选项、错误处理和调试工具等。 这份手册对于想要深入了解CUDA编程和优化GPU性能的开发者来说是不可或缺的资源，它提供了清晰的API指南，使得开发者能够有效地利用GPU的并行计算能力，提升应用程序的性能和效率。通过学习和实践手册中的内容，程序员能够编写出高效的CUDA程序，适应不断发展的GPU计算领域。