CUDA_C_Programming_Guide _9.0

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它利用NVIDIA的GPU来解决复杂的计算问题。CUDA_C_Programming_Guide _9.0是CUDA的编程指导手册，对于刚开始接触CUDA的程序员来说，是一份极为重要的参考资料。这份手册涵盖了CUDA编程模型、编程接口、内存模型等多方面的知识，下面将详细说明这些知识点。 1. CUDA编程模型： CUDA编程模型中最为关键的概念是Kernel，它是指在GPU上执行的函数，可以由CPU发起。线程层次包括线程、线程块和网格，它们是CUDA并行计算的基本单位。内存层次则包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存和寄存器等。 2. CUDA编程接口： CUDA编程接口主要讲述了如何使用NVCC（NVIDIA CUDA Compiler）来编译CUDA程序。它详细介绍了编译流程，包括离线编译和及时编译两种方式。还涉及了二进制兼容性、PTX兼容性、应用程序兼容性和C/C++兼容性等重要概念。 3. CUDA运行时： CUDA运行时包括初始化、设备内存管理、共享内存、页锁定主机内存管理、异步并发执行、多设备系统管理等方面。在初始化方面，主要介绍了如何在程序中初始化CUDA运行时环境。设备内存管理则包括如何在主机和设备之间传输数据、分配和释放设备内存等。共享内存主要应用于线程块内部，以提高访问速度。页锁定主机内存可以减少主机和设备之间数据传输的时间。异步并发执行则允许程序员在主机和设备之间、设备内核之间、数据传输和内核执行之间实现重叠，提高程序效率。 4. 多设备系统： 多设备系统主要介绍了如何在系统中使用多个NVIDIA设备。包括设备枚举、设备选择、流和事件行为等内容。多设备系统使得开发者可以利用多GPU进行并行计算，进一步提高计算性能。 5. 计算能力： CUDA的计算能力是衡量GPU执行CUDA程序能力的一个参数。不同的GPU有不同的计算能力，开发者在开发CUDA程序时需要考虑这一因素，确保程序可以在目标设备上正常运行。 手册还提到了一些CUDA的新特性，比如CUDA环境变量中CUDA_ENABLE_CRC_CHECK的使用、warpmatrixfunctions等。这些新特性为开发者提供了更多的灵活性和优化空间。 需要注意的是，手册中也记录了一些从CUDA 9.0版本以来的变化，例如从CUDA 9.0开始，内核函数中不再限制运算符重载，支持将__restrict__引用传递给全局函数等。 这份手册为CUDA程序员提供了一套完整的开发指南，从编程模型到具体接口使用，再到内存管理等，都做了详细的说明。对于初学者而言，理解和掌握这些知识点是进行CUDA编程的基础。而对于有经验的开发者，手册中的新特性介绍和版本更新也会对他们的工作带来帮助。