CUDA C编程指南：8.0版本更新与统一内存编程

"CUDA C 编程指南英文版，涵盖了CUDA编程的各个方面，包括计算能力6.0、6.1和6.2的更新，统一内存编程等内容。" CUDA C 编程指南是NVIDIA提供的一份详细文档，旨在帮助开发者理解和使用CUDA C进行并行计算。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA开发的通用并行计算平台和编程模型，主要应用于GPU（图形处理器）上，以实现高性能计算。 **章节概览** 1. **介绍** - 从图形处理到通用并行计算：CUDA的诞生背景，解释了GPU如何从主要用于图形渲染演变为支持通用计算。 - CUDA：一个通用并行计算平台和编程模型：阐述CUDA的核心概念，包括其作为并行计算平台的角色以及提供的编程模型。 - 可扩展的编程模型：讨论CUDA如何通过多级线程和内存层次结构实现可扩展性。 - 文档结构：指导读者如何导航和理解CUDA编程指南的组织结构。 2. **编程模型** - **内核（Kernels）**：CUDA程序中的核心元素，定义在GPU上执行的并行操作。 - **线程层次结构**：描述了线程块、线程网格和多维索引的概念，这些是GPU并行执行的基础。 - **内存层次结构**：涵盖全局内存、共享内存、纹理内存和常量内存等不同类型的内存，以及它们的使用策略。 - **异构编程**：探讨如何在CPU和GPU之间有效地进行数据交换和任务分配。 - **计算能力**：介绍了不同的计算能力版本，如6.0、6.1和6.2，它们代表了GPU的不同特性集和性能水平。 3. **编程接口** - **NVCC编译**：NVCC是CUDA的编译器，用于将CUDA源代码转换为可执行文件。它支持CUDA C语言特性和GPU特定的指令。 - **编译工作流程**：讲解了从源代码到可执行文件的完整编译过程，包括预处理、编译、链接等步骤。 除了上述内容，CUDA编程指南还涵盖了更多主题，如错误处理、设备查询、内存管理、同步机制、流和事件、动态并行ism、CUBLAS和CUFFT等库的使用，以及性能优化技巧。对于想要深入学习和利用CUDA进行高效计算的开发者来说，这份指南是不可或缺的参考资料。