CUDA编程入门：并行计算与GPU实现

"CUDA编程指南，版本2.0" CUDA（Compute Unified Device Architecture，计算统一设备架构）是NVIDIA推出的一种并行编程模型和软件环境，它使得使用C语言或其他类似语言的程序员可以利用GPU（图形处理单元）的并行计算能力来解决高性能计算问题。CUDA提供了一种高效的方式，让开发者能够利用GPU的高度并行化、多线程、多核特性，以加速计算密集型任务。 CUDA编程模型包括了线程层次结构和存储器层次结构。线程层次结构由线程、线程块、和网格（Grid）组成，线程可以被组织成二维或三维的块和网格，以便在GPU上并行执行。存储器层次结构则包括设备内存、全局内存、常量内存、共享内存和寄存器等，它们各自有不同的访问速度和作用范围，开发者需要根据需求选择合适的存储器类型。 GPU的实现是基于Single Instruction Multiple Thread (SIMT)架构，这意味着每个多处理器有一组共享存储器的SIMT核心，这些核心可以同时执行相同的指令流。CUDA支持多个设备，允许程序员在不同GPU之间分配计算任务。模式切换功能使得GPU可以在图形渲染和计算任务之间快速切换。 CUDA的应用程序编程接口（API）提供了丰富的功能，包括对C语言的扩展，如函数和变量类型限定符。例如，`_device_`、`_global_`、`_host_`分别表示函数或变量在GPU设备、全局范围或主机上定义。此外，还有执行配置，如`gridDim`、`blockIdx`、`blockDim`和`threadIdx`，它们用于标识线程的位置和范围。内置变量如`warpSize`提供了关于GPU warp（一组同步执行的线程）的信息。编译选项如`#pragma unroll`可用于控制循环展开，提高代码效率。 CUDA还提供了通用运行时组件，包括内置向量类型，如`char1`到`ulong4`，这些向量类型便于处理并行数据和优化内存访问。通过NVCC编译器，开发者可以进一步优化代码，比如使用`_noinline_`防止函数内联，或用`#pragma unroll`控制循环展开次数。 CUDA编程指南详细介绍了如何利用CUDA API和GPU的特性进行并行编程，帮助开发者提高计算性能，适用于科学计算、图像处理、机器学习等多个领域。