CUDA驱动API参考手册

"CUDA_Driver_API.pdf 是NVIDIA官方发布的CUDA Driver API参考手册，版本为v7.0，发布日期为2015年3月。手册详细介绍了CUDA驱动API的各种功能、同步行为、流同步行为以及模块相关的信息，包括各种数据类型、结构体和枚举类型等，为CUDA编程提供了全面的参考。" CUDA驱动API是NVIDIA提供的一个低级接口，用于直接管理和控制GPU硬件资源，与CUDA运行时API相比，它提供了更细粒度的控制和更高的性能。以下是一些关键概念和知识点： 1. **API同步行为**：CUDA驱动API允许开发者对CUDA操作进行精确的同步控制，确保计算任务在正确的时间顺序执行。例如，可以使用`cuStreamWaitEvent`和`cuEventRecord`来控制流之间的依赖关系。 2. **流（Streams）同步行为**：CUDA流是一种并行执行机制，允许多个任务在同一设备上并发执行。流同步行为涉及如何在不同流之间协调计算任务，如`cuStreamSynchronize`函数用于等待指定流中的所有操作完成。 3. **模块（Modules）**：模块是编译后的CUDA代码单元，包含了可执行的GPU函数（kernels）。`cuModuleLoad`和`cuModuleUnload`函数分别用于加载和卸载模块，`cuModuleGetFunction`用于从模块中获取函数指针。 4. **数据类型**：手册中列举了多种用于描述CUDA资源的数据类型，如`CUDA_ARRAY_DESCRIPTOR`定义了二维纹理或常量数组的属性，`CUDA_MEMCPY3D`用于描述三维内存拷贝操作，`CUDA_RESOURCE_DESC`描述了资源的属性。 5. **GPU资源**：资源类型包括设备内存、纹理、常量内存等，`CUDA_RESOURCE_TYPE`枚举定义了这些资源。例如，`CUDA_RESOURCE_TYPE_ARRAY`表示纹理或常量数组，`CUDA_RESOURCE_TYPE_MIPMAPPED_ARRAY`表示多级 mipmapped 图像。 6. **设备属性**：`CUdevice_attribute`枚举列出了查询GPU属性的方法，如最大线程数、共享内存大小、计算能力等。 7. **内存管理**：CUDA驱动API提供了内存分配、释放和复制的功能，如`cuMemAlloc`、`cuMemFree`和`cuMemcpy`。`CUmemAttach_flags`枚举定义了内存绑定方式，如全局内存或设备内存。 8. **事件（Events）**：`CUevent_flags`定义了创建事件的选项，事件可以用于度量和同步GPU操作。 9. **函数属性**：`CUfunction_attribute`枚举提供了查询内核函数属性的方法，如共享内存大小、最大动态共享内存等。 10. **计算模式**：`CUcomputemode`枚举定义了设备的计算模式，如独占模式、多进程服务模式等。 11. **JIT编译**：Just-In-Time (JIT) 编译允许在运行时编译PTX代码，`CUjit_option`枚举提供了JIT编译的参数。 这些只是CUDA驱动API的一部分关键概念，实际使用中，开发者还需要理解更多的细节，如错误处理、设备选择、上下文管理等，才能有效地利用CUDA进行高性能计算。