"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。