本书《CUDA并行程序设计与GPU编程指南》全面介绍了如何使用CUDA进行高效并行计算，配合《CUDA C编程权威指南》，读者可以深入理解CUDA架构，并通过实际项目掌握C语言在GPU上的编程技巧。附带的源代码资源为实践提供了坚实基础。
CUDA并行程序设计与GPU编程是现代高性能计算领域的重要组成部分，在科学计算、图形处理及机器学习等领域有着广泛应用。由NVIDIA公司推出的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种编程模型，它允许程序员利用GPU的强大计算能力来执行通用计算任务，并非仅仅局限于图形渲染。
编写高效的CUDA代码关键在于理解GPU的并行架构。每个GPU包含多个流处理器（Streaming Multiprocessors, SMs），而每个SM又由许多CUDA核心组成。这些核心可以同时运行多线程，形成大规模并行处理环境。因此，在设计CUDA程序时需要合理分配和调度线程以实现高效计算。
在CUDA编程中通常使用扩展了C/C++的CUDA C或CUDA C++语言，支持GPU特有的操作如`__global__`声明可在GPU上执行函数、`__device__`用于设备端定义及`__host__`用于主机端定义。理解这些关键字及其限制对于创建高效代码至关重要。
线程块（Thread Block）和网格（Grid）是CUDA编程中的重要概念，线程块是由一组同步运行的线程组成的单元，而网格则由多个这样的线程块构成。通过灵活地组织并控制这些结构可以优化数据访问效率，例如使用二维或三维布局来匹配相应维度的数据。
内存管理同样是关键方面之一。GPU具有多种类型的内存如全局、共享、常量及纹理等。合理利用不同种类的内存能够显著提高性能；比如共享内存允许线程块内的快速数据交换但容量有限，而全局内存虽访问速度较慢却能存储大量数据。
CUDA编程还需注意同步问题，因为并行操作可能导致同一区域的数据竞争与不确定性。为此NVIDIA提供了如`__syncthreads()`函数确保内部线程同步及栅栏函数（例如`cudaThreadSynchronize()`）来保证整个GPU的协调性。
实践中还需要关注错误处理和性能优化。CUDA提供了一系列API帮助开发者定位并修复问题，比如使用`cudaGetErrorString()`获取错误信息；而性能调优可能涉及内存访问模式改进、减少数据传输及利用流（Stream）进行异步计算等策略。
通过深入学习与实践相关教程和示例代码可以更好地掌握CUDA编程的各个层面——从基本模型到复杂机制。这不仅有助于理解并行原理，还能有效提升硬件架构的知识水平，最终能够充分利用GPU解决各种复杂的计算问题。
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