包含大量GPU CUDA实例代码，涵盖20多个示例程序。

简介：
在开始深入研究GPU与CUDA编程之前，我们首先需要明确这两个关键术语的含义。GPU，即图形处理器单元（Graphics Processing Unit），最初是为了处理图形和视频数据而设计的，但随着技术的进步，它已经发展成为一个强大的并行计算平台，特别适合于执行高度并行化的任务。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司开发的一种并行计算架构，它允许程序员使用C、C++、Fortran等高级编程语言直接对GPU进行编程，从而充分发挥GPU的计算潜力。《GPU高性能计算之CUDA》是一本详尽的教程，其中包含了20多个不同的CUDA编程实例，对于那些希望掌握GPU并行算法以及CUDA开发环境的人来说，它无疑是一个极具价值的资源。这些实例将帮助读者理解并行计算的基本原理，并学习如何借助CUDA来显著提升应用程序的性能。首先，**CUDA编程基础**需要掌握的关键点包括CUDA编程模型——例如设备和主机之间的关系——以及如何在CUDA程序中定义和管理全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。此外，对CUDA线程层次结构——即线程块和网格的概念——的深刻理解对于优化并行算法至关重要。其次，**CUDA核函数**是CUDA程序的核心组成部分；它们在GPU上运行并负责处理大量的数据。通过学习如何编写和调用核函数，可以更好地理解如何实现并行处理任务，例如矩阵乘法、傅立叶变换以及各种物理模拟。接下来是**同步与通信**方面：在GPU并行计算中，线程间的同步机制以及数据交换操作是不可或缺的环节。CUDA提供了诸如`__syncthreads()`等同步工具，以及`cudaMemcpy()`等内存复制函数，用于在GPU与CPU之间高效地传递数据。此外, **错误检查与调试**是 CUDA 编程过程中不可避免的重要步骤；掌握如何利用 CUDA运行时API提供的错误检查功能以及如何运用NVIDIA NSight工具进行调试分析能够帮助开发者及时发现并解决潜在的问题。最后, **性能优化**策略至关重要： CUDA程序的效率很大程度上取决于硬件资源的合理利用和算法的设计优化。学习如何运用流（stream）实现异步计算、采用适当的内存对齐方式、并调整线程块大小和网格尺寸等技术手段都是提高计算效率的关键因素。书中提供的20多个实例涵盖了广泛的应用场景——包括图像处理、物理模拟及科学计算等——通过对这些示例进行逐步分析, 可以直观地了解 CUDA 编程在实际中的应用价值, 并学习将这些技术有效地应用于自己的项目中. 此外, 还有关于 **CUDA库与工具** 的介绍, 其中包含了诸如 cuBLAS (用于线性代数)、cuFFT (用于快速傅立叶变换) 和 cuDNN (用于深度学习) 等预先优化的库. 了解并熟练使用这些库能够显著加速你的计算任务. 通过系统地学习和实践这些 CUDA 实例, 你将逐渐掌握 GPU 编程技能, 并具备利用 GPU 的强大算力来解决复杂问题并提升应用性能的能力. 无论你是计算机科学家、工程师还是研究人员, 这份资源都能帮助你在 GPU 并行计算领域建立起坚实的基础.