CUDA编程入门：NVIDIA GPU并行计算指南

"CUDA入门资料，适用于首次接触CUDA编程的读者。内容涵盖了CUDA的基本概念、编程模型、GPU的实现以及应用程序编程接口(API)的详细解释，包括线程层次结构、存储器层次、主机与设备交互、计算能力、SIMT多处理器架构、多设备支持、模式切换、C语言的CUDA扩展、函数和变量类型限定符、执行配置、内置变量、NVCC编译选项、通用运行时组件如内置向量类型、数学函数、计时函数以及纹理类型等。" CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，主要利用GPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速计算密集型任务。CUDA的核心概念是计算统一设备架构(CUDA)，它允许程序员直接用C/C++编写代码，以执行GPU上的并行计算。 1. **计算统一设备架构(CUDA)**: 这是一个由NVIDIA开发的并行计算架构，允许开发者通过C/C++编程语言直接访问GPU的硬件资源，实现高效能计算。 2. **编程模型**: CUDA编程模型定义了线程层次结构，包括线程块、线程束（warp）和网格。线程块内的线程可以进行同步操作，而线程束是GPU内部最基本的并行执行单元。 3. **存储器层次结构**: 包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。全局内存对所有线程可见，但访问速度相对较慢；共享内存位于每个线程块内，访问速度快；常量内存用于存储不变的数据；纹理内存则优化了对数据的快速随机访问。 4. **主机和设备**: CUDA程序中，主机通常指的是CPU，设备指的是GPU。它们之间可以通过CUDA API进行数据传输。 5. **软件栈**: CUDA的软件栈包括编译器(NVCC)、运行时库和驱动API，这些组件共同支持CUDA程序的开发、编译、运行和调试。 6. **计算能力**: 指的是GPU执行特定CUDA指令的能力，通常以“计算能力”版本号表示，如2.0、3.0等，这决定了GPU支持哪些特性。 7. **GPU实现**: GPU内部由一组SIMT（单指令多线程）多处理器构成，每个处理器可同时执行多个线程，实现并行计算。此外，CUDA支持多设备环境，可以利用多个GPU协同工作。 8. **应用程序编程接口(API)**: CUDA API提供了丰富的函数和类型，如函数类型限定符（_device_、_global_、_host_）、变量类型限定符（_constant_、_shared_），以及执行配置（gridDim、blockIdx、blockDim、threadIdx、warpSize）、编译选项（_noinline_、#pragma unroll）等。 9. **通用运行时组件**: 包含内置向量类型（如int4、float4等）用于高效的向量化运算，dim3类型用于描述多维尺寸，数学函数（如sin、cos等）加速数值计算，计时函数（如cudaEventElapsedTime）用于性能分析，以及纹理类型和纹理参考，优化特定类型数据的访问速度。 这些基本概念和API构成了CUDA编程的基础，使得开发者能够充分利用GPU的并行计算能力，提升应用程序的执行效率，尤其在科学计算、图像处理、深度学习等领域有广泛应用。