CUDA编程指南：NVIDIA GPU并行计算架构解析

“NVIDIA CUDA Programming Guide 2.1”是一份详细介绍如何在NVIDIA GPU上进行CUDA编程的指南。这份文档适用于CUDA版本2.1，日期为2008年12月8日。CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许程序员利用图形处理器（GPU）进行通用计算任务，而不仅仅局限于图形处理。 **1. 从图形处理到通用并行计算** 在传统计算机架构中，GPU主要负责图形渲染和加速。然而，随着技术的发展，GPU被发现适合执行大规模并行计算任务，这使得GPU能够用于科学计算、数据分析、机器学习等领域，这就是CUDA的核心理念。 **1.2 CUDA：一种通用并行计算架构** CUDA提供了一种可扩展的编程模型，允许开发者编写直接运行在GPU上的程序，称为内核（kernels）。这些内核可以在成千上万个并行线程中执行，极大地提高了计算效率。 **1.3 CUDA的可扩展编程模型** CUDA编程模型包括线程层次结构，内存层次结构，以及主机和设备之间的通信。线程层次结构分为线程块和线程网格，每个GPU可以同时运行多个线程网格。内存层次结构包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，以满足不同性能需求。 **1.4 文档结构** 该文档组织有序，从介绍到编程模型，再到硬件实现和C for CUDA的详细语言扩展，逐步引导开发者理解和掌握CUDA编程。 **2.1 内核** 内核是CUDA程序的核心，是运行在GPU上的函数。开发者可以定义内核来执行并行计算任务，这些任务可以由大量线程并行执行。 **2.2 线程层次结构** 线程层次包括线程、线程块和线程网格。线程块内的线程可以访问共享内存，提高通信效率；线程网格是由多个线程块组成的，可以并行执行。 **2.3 内存层次结构** 全局内存是所有线程都可以访问的存储空间，而共享内存则限制在同一个线程块内。常量内存用于存储不改变的数据，纹理内存则优化了数据的读取速度。 **2.4 主机与设备** 主机（CPU）和设备（GPU）之间需要进行数据传输。CUDA提供了CUDA上下文管理和内存管理工具，使得开发者可以高效地在两者间移动数据。 **2.5 计算能力** 计算能力是衡量GPU支持CUDA功能的一个指标，包括了硬件特性如SIMD多处理器数量、共享内存大小等。 **3.1 SIMD多处理器与片上共享内存** CUDA GPU由一组单指令多数据（SIMD）多处理器组成，每个都带有片上共享内存，支持线程间的快速通信。 **3.2 多设备** CUDA支持多GPU系统，允许开发者在多个设备上并行执行任务，进一步提升计算能力。 **4.1 C for CUDA语言扩展** CUDA扩展了C语言，允许直接在GPU上编程。这些扩展包括函数类型限定符和变量类型限定符。 **4.2.1 函数类型限定符** `__device__`、`__global__`、`__host__`分别用于标记仅在GPU设备、可在GPU和CPU上运行、仅在CPU上运行的函数。 **4.2.2 变量类型限定符** `__device__`、`__constant__`、`__shared__`分别指定变量的存储位置，如在设备全局内存、常量内存或共享内存。 CUDA编程指南为开发者提供了全面的工具和知识，帮助他们充分利用GPU的并行计算能力，实现高效的高性能计算应用。