CUDA 编程指南 🧠🔥

欢迎查阅 CUDA 编程指南！以下是快速入门和深入学习的关键信息：

📚 基础知识

• 什么是 CUDA？
  CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 开发的并行计算平台，允许开发者利用 GPU 加速计算任务。

  

• 核心概念

  • 线程（Threads）：CUDA 的最小执行单元，通过网格（Grid）和块（Block）组织。
  • 内存模型：区分全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。
  • 并行性：通过 __global__ 函数实现设备代码执行。

🌐 学习资源

• NVIDIA 官方 CUDA 文档（英文，推荐进阶学习）
• CUDA 编程指南中文版（本站链接，可下载完整手册）
• CUDA 入门教程（本站链接，适合初学者）

🛠️ 开发工具

• CUDA Toolkit：包含编译器、调试工具和性能分析器。
• NVIDIA Nsight：集成开发环境（IDE）支持 CUDA 项目调试。
• CUDNN/CUDA-NN：深度学习加速库（需配合 TensorFlow/PyTorch 使用）。

🧪 示例代码

__global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) {
    int i = threadIdx.x;
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

代码片段展示 CUDA 的基本核函数（Kernel）结构。

📈 性能优化技巧

• 利用内存共用（Shared Memory）减少全局内存访问。
• 优化线程块大小以适应 GPU 架构。
• 使用 __syncthreads() 确保线程同步。

如需进一步了解 CUDA 的高级特性，建议访问 CUDA 编程指南中文版 获取完整手册。🚀