CUDA编程指南2.0：NVIDIA GPU并行编程

"CUDA编程指南2.0" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用图形处理单元（GPU）的强大计算能力来加速科学计算、工程模拟、数据分析以及高性能计算等领域的应用。CUDA编程指南2.0详细介绍了如何有效地利用CUDA API和编程模型来编写高效能的GPU程序。 本指南首先介绍了CUDA的基本概念，包括其可伸缩的并行编程模型。CUDA提供了一个模型，允许程序员直接对GPU进行编程，以实现数据并行性和任务并行性。在这一模型中，GPU被视为一个多线程、多核的处理器，具备高度并行化的特性。文档结构清晰，逐步引导开发者了解CUDA编程的关键方面。 编程模型部分讲解了线程层次结构，包括线程块、线程网格以及每个线程块内的共享内存。存储器层次结构涵盖全局内存、常量内存、共享内存和寄存器，这些都是CUDA编程中理解数据访问效率和性能优化的关键。此外，指南还讨论了主机和设备间的通信，以及GPU的计算能力，这是衡量GPU性能的重要指标。 GPU的实现章节深入到硬件层面，描述了SIMT（单指令多线程）多处理器的架构，其中一组SIMT多处理器共享芯片上的存储器。此外，还涵盖了支持多个设备的情况以及设备之间的模式切换，这对于多GPU系统的编程至关重要。 应用程序编程接口（API）部分详细列出了CUDA编程中的语言扩展，包括函数和变量类型限定符，如_device_、_global_、_host_和_constant_，它们用于定义函数和变量在主机和设备上的存储位置。此外，还有执行配置、内置变量（如gridDim、blockIdx、blockDim、threadIdx和warpSize）的使用，以及如何通过NVCC编译器进行编译控制，例如_noinline_和#pragma unroll。CUDA通用运行时组件中包含了一系列内置向量类型，便于高效地处理向量和矩阵运算。 CUDA编程指南2.0对于任何想要利用GPU进行并行计算的开发者来说，都是一个宝贵的参考资料，它提供了全面的理论知识和实践指导，帮助开发者充分利用GPU的计算潜力。