CUDA编程指南4.0中文译本：并行计算入门

"CUDA编程指南4.0中文版是一本介绍GPU并行计算技术的教程，专注于CUDA编程，由风辰翻译。此文档可能存在个别错误，作者鼓励读者指出问题以改进。该中文版可能成为‘绝版’，仅供学习交流，禁止商业用途。文档涵盖了CUDA编程的基础知识、编程模型以及编程接口的详细内容。" CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，主要用于利用GPU（图形处理器）进行高性能计算。CUDA提供了对GPU硬件的直接编程访问，使得开发者能够编写能够充分利用GPU并行性的程序。 在第一章中，介绍了从传统的图形处理向通用并行计算的转变，CUDA作为这种转变的代表，它提供了一个可扩展的编程模型。这个模型允许开发者将计算任务分解为大量并行执行的线程，从而利用GPU的并行处理能力。文档结构也做了简要说明，便于读者理解和查阅。 第二章深入探讨了CUDA编程模型。内核是CUDA程序的核心，它定义了GPU上执行的计算任务。线程层次包括线程块和网格，线程块是由多个线程组成的单元，而网格则是线程块的集合，它们共同构成了执行计算任务的基本结构。存储器层次涉及全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等，它们各有特点，适应不同的数据访问需求。异构编程是指同时利用CPU和GPU的能力，计算能力则表示GPU能执行的浮点运算速度。 第三章详细讲解了CUDA编程接口，包括如何使用nvcc编译器进行离线和即时编译，以及各种兼容性问题，如二进制兼容性、PTX兼容性和应用兼容性。CUDA运行时API允许程序员管理设备内存、创建和管理线程、实现异步并发执行等。例如，初始化设备、分配和管理设备内存、使用共享存储器提高局部性，以及利用流和事件来协调并发操作。此外，还介绍了在多设备系统中的操作，如设备选择、P2P（设备间直接通信）存储器访问和复制，以及统一虚拟地址空间，简化了跨设备数据访问。错误检查机制确保了程序的健壮性，而纹理和表面存储器支持高效的图像数据处理，与OpenGL等图形库的互操作性进一步扩展了CUDA的应用场景。 CUDA编程指南4.0中文版是学习CUDA编程的重要资源，它详细地介绍了CUDA编程的基本概念、模型和实践方法，对于想要利用GPU进行高性能计算的开发者来说，是一份宝贵的参考资料。