CUDA编程：GPU教程与CUDA环境搭建

"本文档主要介绍了GPU编程，特别是CUDA环境的搭建和使用，涵盖了从验证GPU支持CUDA、安装CUDA开发套件、运行测试实例到新建CUDA项目等步骤。文档还提供了多个CUDA编程示例，包括CUDA编译流程、GPGPU（通用计算GPU）的基本概念，如数组与纹理的关系、内核与着色器的概念，以及如何进行数据的传输和运算。此外，还提到了OpenGL在GPU编程中的应用，并给出了相应的代码示例。" 在CUDA编程中，配置文件的生成过程对于初学者至关重要。CUDA 4.0版本允许开发者使用Visual Studio 2010来解析配置文件，从而简化了手动输入命令行参数的过程。VS2010会解析CUDA配置文件，提取出所需的编译参数，并传递给nvcc编译器。这种方式使得项目构建更为直观，但若需要更灵活地控制编译参数，直接使用命令行配置可能会更合适。 在GPU编程中，首先需要验证GPU是否支持CUDA编程，这通常通过NVIDIA控制面板或者设备管理器来检查GPU型号。接着，需要下载和安装CUDA开发套件，其中包含了nvcc编译器和其他必要的工具。安装完成后，运行提供的测试实例以确保CUDA环境正常工作。然后，可以通过编译和运行示例工程源代码来熟悉CUDA编程的基础。 CUDA编程中，控制台项目的创建是常见的起点。在CUDA 4.0 SDK中，示例程序可以被复制到外部文件夹以便独立运行。同时，文档中提到的一个问题是如何在NVCC编译器中添加函数注释的支持。 GPGPU编程涉及的主要概念包括： 1. **数组与纹理的关系**：在GPU上，数组可以被视为纹理，两者之间有一一对应的索引和纹理坐标关系。数据可以从CPU的数组传输到GPU的纹理，反之亦然，这一过程对数据交换至关重要。 2. **内核与着色器**：GPU的计算单元——内核（Kernels），可以类比于CPU中的线程或进程，它们是并行执行的。而着色器（Shaders）在图形处理中扮演重要角色，可以用于执行计算任务。 3. **运算与绘图**：GPU原本设计用于图形渲染，但在GPGPU中，计算任务被转化为绘图操作。例如，建立输入和输出数组、纹理，准备运算内核，通过多次渲染传递实现数据的处理和反馈。 4. **反馈机制**：在处理过程中，通过乒乓技术（Ping-Pong Technique）实现数据的连续处理，即使用两个缓冲区交替接收输出，以实现连续运算。 文档最后，作者提供了多个原创CUDA程序示例，如图像亮度直方图统计、图像二值化、DVD倍线算法等，这些实例有助于读者深入理解CUDA编程和GPGPU的实践应用。 为了进一步学习，文档还列出了一些GPU编程的资源链接，包括AMD GPU编程、SourceForge上的GPU项目以及各种教程和源代码下载，这些链接为读者提供了丰富的学习资料。