CUDA运行时API详解：从设备管理到内存操作

"CUDA API是NVIDIA为利用GPU并行计算能力而开发的一套应用程序接口。分为低级API（cuda_runtime_api.h）和高级API（cuda_runtime.h）。低级API以C语言风格提供，不需nvcc编译，而高级API基于低级API，采用C++样式，提供了更友好的封装，支持过载、引用和默认参数，但部分功能需要nvcc编译。高级API还包含对符号、纹理和设备功能的特殊包装。CUDA API包括设备管理、线程管理、流管理、事件管理和内存管理等模块，涵盖了从设备选择、内存分配到数据传输等一系列功能。" CUDA API的低级和高级API是CUDA编程的基础。低级API直接对应底层硬件操作，适用于需要精细控制的场景，例如cudaGetDeviceCount用于获取系统中的CUDA设备数量，cudaMalloc用于在设备上分配内存。高级API则通过在低级API上添加了一层抽象，使得编程更为简洁，例如cudaStreamCreate可以创建一个流，用于异步执行CUDA操作。 设备管理RT是CUDA编程的起点，涉及如何选择和设置CUDA设备，以及获取设备属性，如cudaSetDevice用于设定当前活跃的CUDA设备，cudaGetDeviceProperties可以获取设备的属性，如计算能力、内存大小等。 线程管理RT允许开发者控制线程的同步和退出，cudaThreadSynchronize确保所有之前启动的CUDA操作完成，而cudaThreadExit则终止当前线程。 流管理RT是CUDA并行执行的关键，cudaStreamCreate创建一个流，通过流可以组织异步操作，避免数据依赖导致的阻塞。cudaStreamSynchronize等待流中的所有操作完成。 事件管理RT用于测量性能，cudaEventCreate创建事件，cudaEventRecord记录事件，cudaEventElapsedTime计算两个事件之间的时间差，帮助优化代码性能。 内存管理RT是最常用的API之一，包括cudaMalloc和cudaFree分别用于动态分配和释放设备内存，cudaMemcpy处理设备与主机间的数据传输，如将主机内存拷贝到设备上。此外，还有cudaMemcpy2D支持二维数据传输，cudaMallocHost和cudaFreeHost分别用于分配和释放主机内存，以及cudaMemset用于初始化内存区域。 这些API的使用极大地扩展了GPU的功能，使得开发者能够编写高效的并行计算程序，充分利用GPU的并行计算能力。对于高性能计算、科学计算、图像处理等领域，CUDA API是不可或缺的工具。