CUDA编程指南：从图形处理到通用并行计算

“NVIDIA CUDA Programming Guide 3.0” CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，旨在将图形处理器（GPU）转变为通用计算设备，以执行高性能计算任务。这份指南详细介绍了CUDA 3.0版本的编程方法和技术，对于初学者来说具有很高的学习价值。 在CUDA编程模型中，有几个关键概念： 1. **Kernels**：内核是运行在GPU上的并行可执行函数，它们可以被多个线程同时执行。程序员可以通过定义内核函数来指定GPU应如何处理数据。 2. **Thread Hierarchy**：CUDA线程组织成多级层次结构，包括线程块（thread block）、线程束（warp，一组并行执行的线程）和线程网格（grid）。这种分层结构允许程序员精细控制并行度和同步。 3. **Memory Hierarchy**：CUDA具有层次化的内存系统，包括全局内存、共享内存、纹理内存和页锁定的主机内存。全局内存是所有线程都可以访问的，而共享内存则局限于同一线程块内的线程使用。纹理内存优化了数据读取速度，适用于特定类型的访问模式。页锁定的主机内存允许GPU与CPU之间快速交换数据。 4. **Heterogeneous Programming**：CUDA支持异构编程，即同时利用CPU和GPU的计算能力。程序可以在主机代码中启动GPU内核，并在需要时传输数据。 5. **Compute Capability**：每个NVIDIA GPU都有一个特定的计算能力版本号，它定义了该设备支持的特性，如并发kernel执行、内存大小和指令集等。 编程接口方面，CUDA提供了C语言扩展CUDAC，以支持GPU编程： - **Compilation with NVCC**：CUDA程序需要通过NVCC编译器进行编译，它会生成针对特定硬件的二进制代码。NVCC支持PTX（Parallel Thread Execution）中间表示，保证代码能在不同CUDA兼容设备上运行。 - **CUDAC Extensions**：CUDAC增加了对GPU内存操作的支持，如设备内存、共享内存、多设备管理以及纹理内存和页锁定主机内存的访问。 - **Device Memory**：全局内存用于存储大部分程序数据，是所有线程可访问的。 - **Shared Memory**：线程块内的线程可以高效地共享数据，提供比全局内存更快的访问速度。 - **Multiple Devices**：如果系统有多个GPU，可以编写程序来同时利用它们的计算能力。 - **Texture Memory**：纹理内存用于优化连续数据的读取，特别适合图像和视频处理。 - **Page-Locked Host Memory**：页锁定的主机内存允许快速的GPU到CPU数据传输，常用于数据交换。 CUDA编程模型提供了一种高效的方式来利用GPU的并行性，解决科学计算、机器学习、图像处理等领域的问题。了解并掌握CUDA的编程方法和技术，能极大地提升开发者在这些领域的应用性能。