CUDA C 编程指南更新版：C++11特性与设备功能增强

"CUDA C Programming Guide 是NVIDIA官方发布的一份详细指南，涵盖了CUDA C/C++编程的关键概念和更新，适用于CUDA 7.5版本。这份文档旨在帮助开发者充分利用NVIDIA GPU的并行计算能力，提升应用程序的性能。" CUDA C编程指南是NVIDIA为开发者提供的一个关键参考资料，它详尽地解释了如何使用CUDA C/C++语言在GPU上编写高性能计算程序。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算平台和编程模型，允许程序员直接利用图形处理单元（GPU）进行通用计算。 从CUDA 7.5版本开始，这份指南有了以下重要更新： 1. **C/C++语言支持**：增加了对C++11语言特性的支持，包括新添加的C++11特性章节，扩展了lambda表达式的使用，并强调了使用Microsoft编译器时，const-qualified变量的浮点值不能直接在设备代码中使用。 2. **类型系统**：明确了typeid、std::type_info和dynamic_cast仅支持在主机代码中使用，不适用于设备代码。 3. **三字符和双字符序列**：文档中指出了在CUDA编程中对 trigraphs 和 digraphs 的限制条件。 4. **布局不匹配**：在Windows环境下，更清晰地定义了出现布局不匹配的情况。 5. **计算能力5.3**：加入了对计算能力5.3设备的支持，包括对半精度浮点运算的支持，并在表12中提及了这一变化。 6. **性能数据**：更新了表2，列出了半精度浮点指令的吞吐量，同时在表13中增加了计算能力5.3的相关信息，如最大驻留网格数。 7. **内存栅栏函数**：对__threadfence()的定义进行了澄清，这是同步和内存一致性的重要工具。 8. **原子函数**：在原子函数部分，强调了atomic函数的使用细节和限制。 这份指南不仅介绍了CUDA编程的基础，如CUDA执行模型、内存模型、线程结构和同步，还深入到高级主题，如优化、错误处理和设备查询。对于希望利用GPU并行计算优势的开发人员来说，CUDA C Programming Guide 是一份不可或缺的参考资料。通过学习和应用其中的知识，开发者可以编写出高效、可扩展的并行程序，从而充分发挥NVIDIA GPU的潜力。