nVidia CUDA API

NVIDIA CUDA API 是一款专为 NVIDIA GPU 设计的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU的强大处理能力来加速计算密集型任务。CUDA API 包括两个主要部分：C语言的扩展（C Language Extensions）和运行时库（Runtime Library）。 C 语言扩展在 CUDA 中扮演着关键角色，它提供了对C语言的特定增强，使得程序员能够定义在GPU上运行的函数和变量。主要有以下四种类型： 1. **Function type qualifiers**：这是用来指定函数是在主机（Host）还是设备（Device）上执行，以及是由谁调用的。有三种类型： - `__device__`：函数在设备上运行，只能被设备调用，并且总是内联函数。 - `__global__`：声明函数为内核（Kernel），在设备上执行，只能由主机调用。返回类型必须是`void`，参数通过共享内存传递给设备，大小限制在256字节以内。调用时需指定执行配置。 - `__host__`：函数在主机上运行，只能被主机调用。如果没有指定，函数默认为普通函数，与`__host__`相同。同时，函数可以使用`__host__`和`__device__`，实现主机和设备的共用代码。 2. **Variable type qualifiers**：用于指定变量的内存类型，分为三种： - `__device__`：声明变量存在于设备上，可以进一步与其他类型组合使用。若未指定，变量默认位于全局内存，生命周期与程序相同，可供网格中的所有线程通过运行时库访问。 - `__constant__`：常量内存，与`__device__`一起使用，存在于常量内存空间，生命周期与程序相同，可供网格中的所有线程访问。 - `__shared__`：与`__device__`一起使用，变量存储在线程块的共享内存中，生命周期与线程块相同，仅能被同一线程块内的线程访问。 3. **Directive to specify how a kernel is executed**：指定内核在设备上执行的配置参数，主要是指定位移的大小（Block Grid）和每个块的大小（Thread Block）。通过在`__global__`函数名和参数之间插入`<<< Dg, Db, Ns >>>`来指定执行配置。其中： - `Dg`是`dim3`类型的，用于指定grid的维度和大小，Dg.x * Dg.y是grid中将被执行的block数目。 - `Db`也是`dim3`类型的，用于指定block的维度和大小，Db.x * Db.y * Db.z是每个block中的线程数目。 - `Ns`是`size_t`类型的，用于指定每个block在共享内存中分配的字节数。 在CUDA编程中，理解这些基本概念是至关重要的。通过C语言扩展，开发者可以创建高效利用GPU硬件的内核，而运行时库则提供了对设备的控制和优化功能，如内存管理、错误检查和同步机制。CUDA API允许开发者充分利用GPU的并行计算能力，广泛应用于科学计算、图像处理、深度学习等领域。熟悉并熟练运用CUDA API，可以显著提升计算性能，缩短应用程序的执行时间。