CUDA 编程指南
13.4.2 · 非官方中文译本
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完整目录
CUDA 编程指南
1. CUDA 简介
1.1. 简介
1.2. 编程模型
1.3. CUDA 平台
2. 使用 CUDA 进行 GPU 编程
2.1. CUDA C++ 入门
2.2. CUDA Python 简介
2.3. 编写 SIMT 核函数
2.4. 编写分块核函数
2.5. 异步执行
2.6. 统一内存与系统内存
2.7. NVCC：NVIDIA CUDA 编译器
3. 高级 CUDA
3.1. 高级 CUDA API 和特性
3.2. 高级核函数编程
3.3. CUDA 驱动程序 API
3.4. 多 GPU 系统编程
3.5. CUDA 功能概览
4. CUDA 特性
4.1. 统一内存
4.2. CUDA 图
4.3. 流有序内存分配器
4.4. 协作组
4.5. 编程式依赖启动与同步
4.6. 绿色上下文
4.7. 局部性域
4.8. 延迟加载
4.9. 错误日志管理
4.10. 异步屏障
4.11. 流水线
4.12. 异步数据复制
4.13. 使用簇启动控制进行工作窃取
4.14. L2 缓存控制
4.15. 内存同步域
4.16. 进程间通信
4.17. 虚拟内存管理
4.18. 计算互连传输
4.19. 扩展 GPU 内存
4.20. CUDA 动态并行
4.21. CUDA 与 API 的互操作性
4.22. 驱动程序入口点访问
5. 技术附录
5.1. 计算能力
5.2. CUDA 环境变量
5.3. C++ 语言支持
5.4. C/C++ 语言扩展
5.5. 浮点计算
5.6. 设备可调用的 API 和内建函数
5.7. CUDA C++ 内存模型
5.8. CUDA C++ 执行模型
6. 声明
目录
/ 1. CUDA 简介
原著发布于 2026 年 9 月 10 日
对照 NVIDIA 英文原文
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1.
CUDA 简介
1.1. 简介
1.2. 编程模型
1.3. CUDA 平台
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