CUDA编程指南：设备存储器与上下文管理

"CUDA编程指南4.0中文版，提供了kingst LA5016-500MHz逻辑分析仪的使用手册，介绍了CUDA编程模型和API的详细使用方法。" CUDA是一种由NVIDIA公司推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C、C++等语言编写程序，利用GPU进行高性能计算。本资源主要涵盖了CUDA的基础知识和编程接口的使用。 在CUDA编程模型中，设备是指GPU，而主机则是指CPU。系统中的每个设备都有一个主要上下文，这是由CUDA运行时系统自动创建和管理的。主要上下文是设备执行任务的核心环境，主机线程可以通过调用`cudaDeviceReset()`来销毁设备的主要上下文，并在后续操作中自动重建。这种机制使得多个线程可以共享对设备的访问，但要注意上下文的生命周期管理。 设备存储器是CUDA编程中的关键部分。CUDA设备具有独立于主机的存储器，可以分为线性存储器和CUDA数组。线性存储器主要用于常规的数据存储和运算，可以通过`cudaMalloc()`分配，`cudaFree()`释放，以及`cudaMemcpy()`进行主机与设备间的数据传输。CUDA数组则是一种优化的存储结构，特别适合纹理获取，其细节在CUDA编程指南的3.2.10节中详述。 CUDA支持不同计算能力的设备，比如计算能力1.x的设备有32位地址空间，而2.0及更高版本的设备有40位地址空间，这意味着更大的内存地址范围，可以处理更大规模的数据。 在编程接口部分，CUDA提供了一个名为`nvcc`的编译器，它负责编译CUDA程序。`nvcc`支持多种编译模式，包括离线编译和即时编译，同时保证了与C/C++的兼容性。CUDA运行时库则包含了一系列用于管理设备、存储器、线程和执行的函数，例如初始化、设备存储器的分配和释放，以及异步并发执行等功能。 在异步并发执行中，CUDA允许主机和设备的并发操作，数据传输和内核执行可以重叠，提高效率。流（stream）和事件（event）是实现这种并发的关键工具，它们帮助协调不同的计算任务，确保正确的时间顺序和依赖关系。对于多设备系统，CUDA也提供了枚举、选择和管理设备的方法，包括P2P（peer-to-peer）存储器访问，允许直接在不同GPU之间传输数据。 此外，CUDA还支持纹理和表面存储器，它们是优化图形和计算性能的特殊存储类型。纹理存储器适用于数据采样操作，表面存储器则为读写操作提供了优化接口。同时，CUDA编程模型保证了读写一致性，确保了数据在设备和主机间的正确同步。最后，CUDA还与OpenGL等图形API实现了互操作性，允许在GPU计算和图形渲染之间无缝切换。 CUDA编程指南4.0中文版是学习和掌握CUDA编程的基础资源，提供了深入理解CUDA编程模型和API的全面指导。