CUDA参数详解（算力与CUDA支持版本）

简介：
本文详细解析了CUDA参数的相关信息，包括不同计算能力级别的特性及其对应的CUDA版本兼容性。 CUDA是NVIDIA推出的一项技术，它使用户能够利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的各种运算任务。通过这项技术，开发者可以将自定义的CUDA C语言代码编译成PTX中间语言或特定于NVIDIA GPU架构的机器码；同时，CPU部分执行的任务依赖外部编译器。 在使用CUDA时，数据传输包括从主存向GPU存储器传递数据、由CPU指令驱动GPU进行计算以及最后将结果从GPU存储器传回主存等步骤。CUDA开发包（CUDAToolkit）提供了工具来实现这些功能，并且可以处理上述的编译过程。 使用CUDA技术的优势有： - 分散读取：代码可以从内存中的任何位置访问统一虚拟内存。 - 共享内存：快速访问区域可以在多个线程之间共享，这比纹理存储器提供更高的带宽效率。 - 并行计算能力：GPU可以用于通用处理任务（而不仅仅是图形），这种做法被称为GPGPU。 - 高性能计算：GPU能够模拟成一颗PhysX物理加速芯片，执行复杂的物理运算。 CUDA技术的应用领域包括： - 图形渲染和物理效果生成：除了常规的图像绘制之外，它还支持诸如碎片、烟雾、火焰等特效的制作。 - 生物信息学研究：在非图形应用上进行生物计算任务如蛋白质结构预测或基因测序分析。 - 密码学处理：用于密码破解或其他涉及大量数学运算的工作负载中。 - 数据密集型计算：例如Adobe Premiere Pro插件中的视频编辑和特效生成。 CUDA支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran、Python等。此外，它还兼容Khronos Group的OpenCL、Microsoft DirectCompute以及C++AMP等多种API框架。 自2007年推出以来，该技术已经历了多次更新迭代，并且从10.2版本开始不再支持macOS系统。所有G8x系列及之后发布的NVIDIA GPU都具备CUDA功能，包括GeForce、Quadro和Tesla等多个产品线内的型号。