CUDA 2.0编程入门：并行模型与API详解

NVIDIA CUDA编程指南，版本2.0，是针对NVIDIA计算统一设备架构(CUDA)的全面教程。CUDA是一种专为图形处理单元(GPU)设计的并行编程模型，旨在利用GPU的高度并行性和多线程特性来加速计算密集型任务。这份指南主要分为四个章节： 1. **简介**： - CUDA提供了一种可伸缩并行编程模型，使得开发者能够编写能够在CPU和GPU之间无缝协作的应用程序。 - GPU的特点是拥有众多并行处理核心，称为多核处理器，能同时执行大量独立任务。 - 文档结构清晰，介绍了整个指南的组织方式，以便读者循序渐进地学习。 2. **编程模型**： - 线程层次结构涉及到CUDA程序如何在GPU上组织和执行，包括线程块(block)和线程(thread)的概念。 - 存储器层次结构包括全局内存、共享内存和纹理内存，用于管理和访问不同的数据存储区域。 - 主机和设备之间的交互，解释了CPU和GPU之间的数据传输和控制流管理。 - 软件栈概述了CUDA编程所需的工具链，包括CUDA编程语言、驱动程序和NVCC编译器。 3. **GPU实现**： - 描述了CUDA架构中的SIMT（Single Instruction Multiple Thread）多处理器，以及它们如何共享芯片内存。 - 讨论了单个GPU设备到多个GPU设备的扩展性，以及程序如何在不同设备间切换执行模式。 4. **应用程序编程接口**： - CUDA对C语言进行了扩展，引入了特殊的限定符如 `_device_`、 `_global_` 和 `_host_`，以区分在GPU或CPU上运行的代码。 - 详细解释了变量类型限定符，如常量、共享和全局变量的使用规则。 - 计算配置参数如gridDim、blockIdx、blockDim、threadIdx等内置变量，用于指定并行任务的分布和执行环境。 - NVCC编译器的一些特殊选项，如`_noinline_`和`#pragma unroll`，对性能优化的重要性。 此外，指南还介绍了通用运行时组件，如内置向量类型，这些提供了高效的向量化操作支持。这份指南涵盖了CUDA编程的基础概念、架构细节和实用编程技巧，对于想要利用NVIDIA GPU进行并行计算的开发者来说，是不可或缺的参考资源。