CUDA编程指南2.0：多核处理器的并行编程

"CUDA编程指南2.0" CUDA编程指南是NVIDIA公司发布的一份详细文档，旨在介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型，该模型允许程序员利用GPU（图形处理单元）进行并行计算，从而大幅提升计算性能。CUDA 2.0版本是在2008年6月7日发布的。 **章节1：介绍** 1.1 CUDA：可扩展的并行编程模型 CUDA提供了一个灵活的编程框架，使得开发者能够利用GPU的并行计算能力来解决计算密集型问题。它不仅限于图形处理，还可以应用于科学计算、数据分析等领域。 1.2 GPU：高度并行、多线程的多核处理器 GPU被设计为执行大规模并行计算任务，具有大量的流处理器核心，能够同时处理大量数据，非常适合于执行重复性的计算任务。 1.3 文档结构 该文档分为多个章节，详细介绍了CUDA编程的基础概念、编程模型、GPU实现和应用程序接口等。 **章节2：编程模型** 2.1 线程层次 CUDA的并行计算是通过线程层次结构实现的，包括线程块、线程网格以及更细粒度的线程。 2.2 内存层次 CUDA内存层次包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，它们有不同的访问速度和用途，开发者需要根据需求选择合适的内存类型。 2.3 主机与设备 CUDA程序运行在主机（CPU）和设备（GPU）上。主机负责管理和调度，设备则执行计算任务。数据需要在两者之间进行迁移。 2.4 软件栈 CUDA软件栈包括编译器、库、驱动程序和开发工具，支持开发者进行高效的GPU编程。 2.5 计算能力 每个CUDA兼容的GPU都有特定的计算能力，这决定了它可以支持的CUDA特性级别和最高运算性能。 **章节3：GPU实现** 3.1 集成了片上共享内存的SIMT多处理器 GPU由多个单指令多线程（SIMT）多处理器组成，每个多处理器有自身的共享内存，用于加速线程间的通信。 3.2 多个设备 系统可能包含多个CUDA兼容的GPU，可以同时或独立工作，提供了扩展并行计算能力的可能性。 3.3 模式切换 GPU可以在不同的模式下运行，如GPU计算模式和图形渲染模式，根据应用的需求动态切换。 **章节4：应用程序编程接口** 4.1 C编程语言的扩展 CUDA API基于C语言，为C程序员提供了直接控制GPU的手段。 4.2 语言扩展 包括函数类型限定符和变量类型限定符，如`__device__`、`__global__`、`__host__`、`__constant__`和`__shared__`，它们定义了函数和变量的行为和存储位置。 4.2.1 函数类型限定符 `__device__`、`__global__`和`__host__`分别表示函数在设备、全局和主机上执行。 - `__device__`函数在GPU上执行。 - `__global__`函数在GPU上执行，可以被主机调用。 - `__host__`函数仅在主机上执行。 4.2.2 变量类型限定符 - `__device__`变量存储在设备内存中。 - `__constant__`变量存储在常量内存中，对所有线程是可见的。 - `__shared__`变量存储在共享内存中，仅对同一线程块内的线程可见。 4.2.3 执行配置 CUDA程序可以通过这些限定符指定线程的执行方式，如线程块的尺寸和数量。 综上，CUDA编程指南2.0为开发者提供了全面的指导，涵盖了从基本概念到高级API的各个方面，是学习和使用CUDA进行并行计算的重要参考资料。