CUDA_C_Programming_Guide

### CUDA C 编程指南概览 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它使开发人员能够在NVIDIA GPU上执行并行计算任务。CUDA C编程指南是NVIDIA官方发布的详细指导文档，为开发者提供了CUDA编程的全面指南，包括基本概念、编程模型、API参考等。以下是从给定文件的部分内容中提炼出的关键知识点。 #### 版本与更新 - **版本信息**：给定文件为CUDA C编程指南的4.1版本，发布日期为2011年11月18日。 - **更新内容**： - 文档新增了`cudaAddressModeBorder`和`cudaAddressModeMirror`纹理寻址模式的说明（第3.2.10.1.2和3.2.10.1.3节）。 - 添加了立方体贴图（cubemap textures）和分层立方体贴图（cubemap layered textures）的相关章节（第3.2.10.1.6和3.2.10.1.7节）。 - 更新了表面引用声明方式的改变（第3.2.10.2.1节）。 - 增加了三维、立方体、分层及立方体分层表面的多个新章节（如第3.2.10.2.3至3.2.10.2.4节）。 - 引入了新的函数`cudaGLGetDevices()`（第3.2.11.3节）。 - 指出`tex1Dfetch()`仅支持非归一化坐标，且仅支持边界和夹紧寻址模式（第B.8.1节）。 - 驱动程序API描述被简化并移至附录G。 - 指明warp投票函数在warp中的活跃线程上操作（第B.12节）。 - 新增了断言处理章节（第B.14节）。 - 删除了一些已移至参考手册的函数描述（附录C）。 - 增加了数学函数`erfcxf()`和`erfcx()`，以及贝塞尔函数`j0()`、`j1()`、`jn()`、`y0()`、`y1()`和`yn()`（表C-1和C-2）。 - 移除了匿名命名空间中定义全局函数的限制（删除了第D.2.4.5节）。 - 更新了立方体贴图、分层立方体贴图、三维表面等的最大尺寸（表F-2）。 - 调整了绑定到线性内存的纹理最大宽度和高度（表F-2）。 - 将计算能力2.x设备的每内核最大指令数量从2百万增加到5亿1千2百万（表F-2）。 #### 章节概览 - **第1章：引言** - 讨论了从图形处理到通用并行计算的转变。 - 介绍了CUDA作为通用并行计算架构的概念。 - 描述了可扩展的编程模型。 - 概述了文档结构。 #### 关键技术点 - **纹理寻址模式**：`cudaAddressModeBorder`和`cudaAddressModeMirror`允许更灵活地处理纹理边界数据，前者在边界外返回固定颜色，后者则镜像纹理边界的数据。 - **立方体贴图与分层立方体贴图**：增加了对复杂几何体渲染的支持，尤其是环境映射和高精度光照效果。 - **表面引用声明的更新**：改进了表面引用的灵活性和性能，使其更适合各种应用场景。 - **OpenGL设备查询**：通过`cudaGLGetDevices()`函数，可以更有效地管理CUDA与OpenGL资源之间的交互。 - **数学函数扩展**：新增的数学函数和贝塞尔函数增强了CUDA内核的数值计算能力，特别是在科学计算领域。 - **编程模型与优化**：更新后的编程模型和性能优化技巧，如对warp投票功能的操作改进，有助于提高GPU内核的并行效率。 这些更新和扩展反映了NVIDIA对CUDA编程框架的持续改进，旨在提供更强大的并行计算能力和更丰富的编程接口，以满足不断增长的高性能计算需求。