CUDA C编程指南：版本8.0更新与性能调优

"CUDA_C_Programming_Guide 是NVIDIA官方发布的一份关于CUDA C编程的指南，主要针对CUDA C编程模型进行详细阐述，适用于CUDA计算能力为6.0、6.1和6.2的设备。该文档在7.5版本的基础上进行了更新，增加了对64位浮点原子操作的支持，添加了对计算能力6.x的设备的新特性描述，并对统一内存编程和性能调优等部分进行了更新和扩展。" CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许程序员利用GPU（图形处理器）的强大计算能力来执行通用计算任务，而不仅仅是图形处理。CUDA C编程模型的核心是将计算任务分解为大量的独立线程，这些线程可以在GPU的并行处理核心上同时运行，极大地提升了计算效率。 在CUDA C编程模型中，**内核（Kernels）**是程序的主要执行单元，它们是由程序员定义的函数，可以在GPU上并行执行。内核通过`__global__`关键字声明，可以访问全局内存、共享内存、纹理内存和常量内存等不同类型的内存空间。 **线程组织**是CUDA编程的重要概念，包括线程块（Thread Blocks）和线程网格（Thread Grids）。线程块是一组线程，它们在GPU硬件中紧密相邻，可以进行高效的通信和同步。线程网格则由多个线程块组成，代表了内核执行的整体布局。 **内存层次**在CUDA中扮演关键角色，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。全局内存是所有线程都可以访问的，但访问速度相对较慢；共享内存是线程块内的线程可以快速共享的数据区域；常量内存用于存储不会改变的全局数据；纹理内存提供优化的读取性能，适用于特定类型的数据访问模式。 **原子操作（Atomic Operations）**是CUDA中确保数据一致性的重要工具，比如原子加法（atomicAdd()），在计算能力6.x的设备上，支持了64位浮点数的原子操作。**受限制的原子操作（Scoped Atomics）**是针对计算能力6.x的设备新增的功能，提供了更精细的内存范围控制，增强了并发安全性。 **统一内存编程（Unified Memory Programming）**是CUDA的一个强大特性，它允许程序员在CPU和GPU之间透明地共享数据，无需显式地复制内存。在计算能力6.x的架构中，统一内存有了新的特性和行为，文档对此进行了详细说明。 此外，文档还包含了一个**性能调优（Performance Tuning）**的新章节，提供了关于如何最大限度地提高CUDA程序效率的指导和建议，包括但不限于内存访问模式优化、同步策略、计算效率提升等方面的内容。 CUDA C Programming Guide是学习和掌握CUDA编程不可或缺的参考资料，对于希望利用GPU进行高性能计算的开发者来说，这份文档详尽地介绍了CUDA编程的关键概念、工具和最佳实践。