CUDA C++编程指南：异步复制与并行计算

"CUDA_C_Programming_Guide.pdf" CUDA C++ 编程指南是一本详细介绍如何使用CUDA C++进行并行计算的权威文档。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用图形处理单元（GPU）的强大计算能力来执行通用计算任务，而不仅仅是图形渲染。该指南涵盖了从基础概念到高级特性的全面内容，旨在帮助开发者充分利用GPU的并行性提升应用程序的性能。 在最新版v11.2中，文档进行了以下更新： 1. 异步数据拷贝：新增了对`cuda::memcpy_async`和`cooperative_group::memcpy_async`的更新，这使得开发者能够更高效地进行异步数据传输，从而提高程序的并发性和性能。 2. 异步屏障：`cuda::barrier`的更新提供了更强大的同步机制，允许线程组内的所有线程在继续执行之前等待所有线程到达指定位置，这对于多线程协作至关重要。 3. 编译优化提示函数：增加了这些函数以帮助编译器进行更有效的代码优化，进一步提升代码执行效率。 本书分为多个章节，详细讲解CUDA编程的关键概念和技术： - 第1章：介绍。首先阐述了使用GPU的益处，包括其并行处理能力。接着介绍了CUDA作为一个通用并行计算平台和编程模型的特性，强调其可扩展性。文档结构也在此部分中得到概述。 - 第2章：编程模型。这一章深入讨论了CUDA的核心概念，如内核（用于在GPU上运行的函数），线程层次结构（线程块、线程网格等），内存层次结构（全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存），以及如何在CPU和GPU之间进行异构编程。最后，提到了不同的计算能力版本，这些版本对应于不同GPU硬件的功能集。 - 第3章：编程接口。这部分详细介绍了如何使用NVCC编译器进行CUDA程序的构建和编译流程，包括离线编译和即时编译（JIT）。还讨论了二进制兼容性、PTX（Parallel Thread Execution）兼容性、应用兼容性和64位兼容性，这些都是确保CUDA程序在不同系统上可移植性的重要方面。 此书适合对并行计算感兴趣的开发者，尤其是那些希望利用CUDA C++将高性能计算应用到科学计算、图像处理、机器学习等领域的人群。通过深入理解和实践书中内容，开发者可以编写出高效利用GPU的程序，大幅提升计算速度。