CUDA编程指南3.0：风辰翻译版

"风辰翻译的CUDA 3.0 Programming Guide是关于CUDA编程的一份详细指南，由CUDA技术专家风辰亲译，旨在帮助开发者理解和掌握CUDA编程规则。该文档首先介绍了CUDA从图形处理到通用并行计算的转变，以及CUDA作为一个通用并行计算架构的角色。接着，它阐述了CUDA的编程模型，包括内核、线程层次、存储器层次、异构编程和计算能力的概念。此外，文档详细讲解了编程接口，如nvcc编译器的使用，CUDAC语言特性，如设备存储器、共享存储器、多设备支持、纹理存储器、分页锁定主机存储器以及异步并行执行等。同时，文档也涵盖了与图形学API（如OpenGL和Direct3D）的互操作性，并提及了错误处理机制。" CUDA编程指南3.0中文版是针对CUDA编程的全面参考资料，由译者风辰精心翻译。在第一章中，作者引导读者了解CUDA如何从传统的图形处理领域拓展到通用并行计算，介绍了CUDA作为这种并行计算架构的特性，以及它的可扩展编程模型。这一部分还包括了文档的结构概述，为后续章节的学习提供了导航。 第二章深入探讨了CUDA编程模型的核心元素。内核是CUDA编程的基础，它描述了在GPU上执行的计算任务。线程层次包括线程块和网格，允许程序员组织并行执行。存储器层次则涉及设备内存、共享内存和纹理内存等不同类型的存储空间，以优化数据访问。异构编程是指结合CPU和GPU的能力进行高效计算，而计算能力则定义了CUDA设备的性能指标。 第三章详细介绍了CUDA编程接口的各个方面。nvcc编译器的使用方法，包括编译流程、二进制兼容性、PTX兼容性和应用兼容性，这些都是开发CUDA程序时的重要考虑因素。CUDAC语言特性包括对设备内存的访问，如共享存储器的管理，以及多设备编程的支持。纹理存储器的使用增强了对特定类型数据的高速访问。分页锁定主机存储器允许直接在GPU和CPU之间快速交换数据，包括可分享、写结合和被映射存储器的不同类型。异步并行执行的机制，如流和事件，使数据传输和内核执行可以并行进行，提高了效率。最后，文档讨论了CUDA与OpenGL和Direct3D的互操作性，这对于图形处理应用程序尤其重要。错误处理部分则指导开发者如何在CUDA编程中有效地处理和报告错误。