CUDA C Programming Guide v3.2 更新与详解
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更新于2024-09-20
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"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。
2019-03-29 上传
2015-12-23 上传
2020-05-20 上传
2017-10-19 上传
2011-01-14 上传
2021-08-11 上传
2018-03-28 上传
2018-09-02 上传
2015-11-16 上传
Jude
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