CUDA C Programming Guide v3.2 更新与详解

"CUDA_C_Programming_Guide编程指导，涵盖了CUDA C编程的多个关键更新和改进，包括简化代码示例、16位浮点纹理、读写一致性、表面内存访问、流同步、SLI模式设备处理、调用堆栈以及内存分配函数的更新" CUDA C Programming Guide是NVIDIA为开发者提供的一个详细指南，旨在帮助他们理解和利用CUDA C进行并行计算。这个版本3.2相较于3.1.1版有若干重要的更新和增强： 1. **简化代码示例**：由于`CUdeviceptr`现在与`void*`具有相同的大小和对齐方式，所有使用`cuParamSetv()`设置内核参数为`CUdeviceptr`类型的代码样例都进行了简化。这使得直接操作变得更加直观和简便，无需通过中间的`void*`变量。 2. **16位浮点纹理**：新增了第3.2.4.1.4节，介绍16位浮点纹理的支持。这扩展了纹理内存的类型支持，提高了在图形和计算应用中的数据存储效率。 3. **读写一致性**：第3.2.4.4节新增了关于纹理和表面内存的读写一致性的内容。这对于理解和优化内存访问性能至关重要，特别是在并发访问场景下。 4. **表面内存访问**：第3.2.4.2节增加了更多关于表面内存访问的细节，表面内存是一种优化的内存访问机制，尤其适用于数据交换和设备间的通信。 5. **流同步**：在第3.2.6.5.2节中提到了新的流同步函数`cudaStreamSynchronize()`。这个函数允许程序员精确控制GPU上的任务执行顺序，确保依赖关系得到正确处理。 6. **处理SLI模式设备的API**：在3.2.7.2、3.3.10.2和4.3节中介绍了处理使用NVIDIA SLI（Scalable Link Interface）交替帧渲染模式的设备的新API。这对于多GPU系统和高性能计算来说是非常重要的。 7. **调用堆栈**：新增了第3.2.9和3.3.12节，详细讨论了CUDA中的调用堆栈，这对于调试和理解复杂的多级调用结构非常有用。 8. **内存分配函数的更新**：根据`cuMemAllocPitch()`函数签名的更改，第3.3.4节的第二个代码样例中，`pitch`变量的类型从`unsigned int`更改为`size_t`。同样，该节最后一个代码样例中，`bytes`变量的类型也从`unsigned`更改为更适合的类型。 这些更新和改进进一步提升了CUDA C的易用性和效率，使开发者能够更好地利用GPU的并行计算能力，从而在科学计算、图像处理、机器学习等领域实现高性能的应用程序。