CUDA编程指南：使用函数模板与设备内存

"CUDA 编程指南4.0中文版" 在CUDA编程中，函数模板是一种强大的工具，它允许程序员创建可适用于不同数据类型的函数。在提供的代码示例中，`myValues`类是一个模板类，它定义了一个类型为`T`的数组`values`。这个类有三个成员函数：`myValues`构造函数、`setValue`以及`putToMemory`，这些都声明为`__device__`，意味着它们可以在CUDA设备端（GPU）上执行。 `myValues`构造函数接收一个清除值`clear`，用于初始化数组中的所有元素。`setValue`函数用于设置数组中指定索引`Idx`处的值，而`putToMemory`函数则负责将`myValues`对象中的数据拷贝到指定的内存位置`valueLocation`。 接下来，`useValues`是一个模板函数，同样接受类型为`T`的指针`memoryBuffer`。这个函数在GPU上执行，通过`__global__`关键字标记。它创建了一个`myValues<T>`对象，并在其中进行一些操作。 在`main`函数中，`useValues<int>`被调用，这意味着`T`被实例化为`int`类型。`<<<blocks, threads>>>`是CUDA执行配置语法，它指定了内核函数将如何在GPU上并行执行，其中`blocks`是线程块的数量，`threads`是每个线程块中的线程数量。`buffer`变量被传递给`useValues`，这通常是一个设备内存指针，用于存放计算结果。 CUDA编程模型涉及到内核、线程层次、存储器层次以及异构编程等概念。内核是CUDA程序的核心，由GPU执行。线程层次包括线程、线程块和网格，它们组织成多级并行执行的结构。存储器层次包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等，每种都有其特定的访问速度和用途。异构编程指的是同时利用CPU和GPU的能力进行计算。 CUDA编程接口包括了编译器`nvcc`的使用，如离线编译和即时编译，以及运行时库的功能。CUDA运行时库提供了与设备交互的接口，如初始化、设备内存管理（包括分页锁定主机内存）、异步并发执行（如流和事件的使用）以及多设备系统的管理。此外，还有纹理和表面存储器的使用，这些优化过的内存类型对于高效地访问数据尤其有用。 CUDA编程涉及到了高级的并行计算概念和具体的编程技术，包括函数模板、内核函数、线程组织、存储器管理以及并行执行策略，这些都需要程序员深入理解和熟练掌握才能有效利用GPU的并行计算能力。