GPU编程入门：CUDAC实战与首个核函数

"GPU并行计算实战" 在《GPU并行计算实战》中，作者旨在引导读者逐步掌握GPU编程，从而成为并行计算领域的专家。本书的起点是CUDAC（CUDA C），一种用于利用NVIDIA GPU的强大计算能力的编程语言。在开始之前，读者应该已经了解GPU的计算潜力，并配置好了一个能够编译和运行CUDAC代码的开发环境。即使没有这些背景知识，书中的实例和解释也足以让读者快速入门。 第3章详细介绍了CUDAC的基础知识，包括本章的学习目标： 1. 编写CUDAC代码：读者将学会如何编写针对GPU执行的程序。 2. 主机与设备的区别：理解为主机（CPU）编写的代码与为设备（GPU）编写的代码之间的差异是至关重要的，因为它们在执行上下文中不同。 3. 运行设备代码：学习如何在GPU上执行代码，这是GPU并行计算的核心。 4. 设备内存的使用：掌握如何在GPU的内存空间中存储和访问数据。 5. 查询CUDA设备信息：了解如何获取系统中支持CUDA的GPU的详细信息，这对于优化和调试程序是必要的。 在3.2节中，作者通过实际的代码示例来讲解CUDAC。首先，展示了一个标准的“Hello,World!”程序，用以说明CUDAC与C语言的相似性。尽管这个例子可以在主机CPU上独立运行，但它引入了主机与设备的概念，即CPU（主机）和GPU（设备）。 随后，书中引入了核函数（Kernel）的概念，这是CUDAC的核心特性。核函数是可以在GPU上并行执行的函数，可以处理大量数据并行任务。作者通过逐步改进“Hello,World!”示例，展示了如何在GPU设备上执行代码，以此来突出核函数的使用。 3.2.2小节中，读者可以看到核函数调用的初步介绍，这是GPU并行计算的关键部分。随着代码的增加，读者将逐步了解到如何在GPU上运行更复杂的操作，利用其并行计算能力进行高效的数值计算和其他计算密集型任务。 这本书提供了一个逐步深入的教程，不仅教授CUDAC语法，还强调了并行计算的思想和实践，为读者成为GPU编程专家奠定了坚实的基础。