CUDA编程入门教程：NVIDIA GPU并行计算

"CUDA的经典入门教程，涵盖了CUDA的编程模型、GPU实现以及应用程序编程接口，适合初学者了解和学习CUDA编程。" CUDA是NVIDIA推出的一种计算平台，它利用GPU（图形处理单元）的并行计算能力来加速计算密集型任务，如科学计算、机器学习和图像处理等。CUDA提供了一种可伸缩的并行编程模型，让开发者能够利用GPU的强大性能。 在编程模型方面，CUDA采用了线程层次结构，包括线程块、线程束（warp）和网格。线程块是一组同步执行的线程，线程束是线程块内的基本执行单元，而网格则包含多个线程块。这种结构允许大规模的并行执行。存储器层次结构包括全局内存、常量内存、共享内存和寄存器，每个都有其特定的访问速度和用途。主机和设备之间的通信是通过CUDA API进行的，软件栈包括驱动API和运行时API。 GPU的实现方面，CUDA将GPU视为一组单指令多数据流（SIMT）多处理器，每个处理器有共享存储器，支持多线程执行。此外，系统可能包含多个CUDA设备，可以并行处理不同的任务。模式切换功能允许在CPU和GPU之间灵活地分配工作负载。 CUDA的应用程序编程接口（API）扩展了C语言，引入了特定的类型限定符，如`_device_`、`_global_`和`_host_`，用于指定变量和函数在何处存储和执行。变量类型还有`_constant_`和`_shared_`，分别表示常量内存和共享内存。执行配置定义了线程块和网格的尺寸，内置变量如`gridDim`、`blockIdx`、`blockDim`和`threadIdx`提供了线程定位的信息。NVCC编译器支持如`__noinline__`和`#pragma unroll`等优化指令。CUDA API还包括通用的运行时组件，如内置向量类型、数学函数、计时函数和纹理功能，这些都极大地丰富了开发者在GPU上编写高效代码的能力。 通过这个经典入门教程，学习者可以逐步掌握CUDA编程的基础，从而有效地利用GPU的并行计算能力，提升应用性能。