CUDA 6.0编程指南：通用并行计算入门与接口详解

《CUDA编程指南》（CUDACProgrammingGuide）是NVIDIA官方发布的文档，专注于CUDA编程技术，特别是针对CUDA 4.0版本。CUDA是NVIDIA专为通用并行计算设计的平台和编程模型，它扩展了图形处理单元（GPU）的功能，使其可用于高性能计算任务。本指南旨在帮助开发者理解CUDA编程模型、接口以及如何利用GPU进行高效并行计算。 第1章介绍了CUDA的基本概念。它从图形处理的历史出发，阐述了CUDA如何将GPU从图形处理转向通用并行计算，使得GPU能够执行非图形密集型任务。章节中还强调了CUDA编程模型的可扩展性，以及文档的整体结构，以便读者循序渐进地学习。 第2章深入探讨了CUDA编程模型的关键元素。这部分涵盖了"Kernels"，即在GPU上执行的并行代码块，它们是CUDA程序的基本构建单元。程序员需要理解CUDA中的线程层次结构，包括线程块和网格的组织，以及内存层次，如全局内存、共享内存和局部存储。此外，异构编程也是本节讨论的重点，即如何在CPU和GPU之间进行有效的数据交换和协同工作。Compute Capability这一概念，用于表示不同GPU架构的能力和兼容性，对选择适合的硬件至关重要。 第3章详细讲解了CUDA编程接口和编译流程。NVCC（NVIDIA Cuda Compiler）是主要工具，支持离线和即时编译，并确保了与多种语言（如C/C++）、32/64位系统的兼容性。此外，章节还涉及CUDA运行时环境，包括初始化设备、管理设备内存等关键操作。 《CUDA编程指南》提供了CUDA编程的基础知识，帮助开发者掌握如何设计、编写和部署GPU加速的程序，充分利用现代GPU的并行处理能力，从而提升应用程序的性能。随着CUDA不断更新，本指南的后续版本可能包含了更多关于统一内存编程和最新硬件特性的内容。