CUDA入门指南：通用GPU编程详解

CUDA中文教程是一篇面向初学者的指南，它以中文形式介绍了CUDA开发，这是一项由NVIDIA公司推出的专为GPU（图形处理单元）设计的并行计算平台和编程模型。CUDA允许开发者利用GPU的强大并行处理能力进行通用计算，突破了传统上GPU仅用于图形渲染的局限。 在这篇文章中，作者分享了自己的学习经历，提到选择Jason Sanders等人所著的《CUDAByExample》作为入门教材。由于作者发现书中某些章节（如图像互操作性和多GPU系统上的CUDA应用）对于当前需求暂不紧迫，他决定跳过这些部分，专注于理解和记录他认为重要的基础知识。 CUDA的核心概念是Compute Unified Device Architecture（统一设备架构），它使得GPU能够执行非图形任务，类似于在CPU上进行的数值计算等。CUDA API的引入使得开发者能够通过CUDAC/C++或CUDAFortran等扩展语言编写并行程序，这些语言本质上是与标准语言兼容，但结合了针对GPU优化的特性。NVIDIA提供了一个编译器nvcc，用于将这些CUDA代码编译成可以在GPU上运行的指令。 文章中还提到了如何在64位Ubuntu 12.04操作系统上安装CUDA 5.5，这是开发过程中不可或缺的基础配置。安装过程虽然没有详述，但链接指向了相关的教程，方便读者跟随步骤进行安装。 对于CUDAC，作者表达了自己的初步理解，可能包含对CUDA编程模型的理解，如线程块、线程网格的概念，以及如何组织数据在GPU内存中，以便于并行执行。此外，新手可能会对CUDA的内存管理、错误处理机制以及性能优化策略感到困惑，这些都是学习CUDA时需要逐步掌握的关键点。 这篇教程为想要入门CUDA的读者提供了一个简洁明了的路径，不仅介绍了CUDA的基本原理，还包含了实践中的安装步骤，有助于快速上手并建立对GPU并行编程的深入理解。