cuda编程背景

CUDA是NVIDIA于2006年11月推出的，用于发挥NVIDIA GPU通用计算能力的编程环境，目前支持CUDA C和OpenCL（Open Computing Language）语言，计算效率高，常可加速十几倍到几十倍。相比OpenCL和Brook+，CUDAC更易于使用。另外NVIDIA对CUDA的大力支持是其他厂商所不能比拟的。

CUDA认为系统上可以用于计算的硬件包含两个部分：一个是CPU（称为主机），一个是GPU（称为设备），CPU控制/指挥GPU工作，GPU只是CPU的协处理器。目前CUDA只支持NVIDIA的GPU，而CPU由主机端编程环境负责。

CUDA是一种架构，也是一种语言。作为一种架构，它包括硬件的体系结构（G80、GT200、Fermi、Kepler）、硬件的CUDA计算能力及CUDA程序是如何映射到GPU上执行；作为一种语言，CUDA提供了能够利用GPU计算能力的方方面面的功能。CUDA的架构包括其编程模型、存储器模型和执行模型。CUDA C语言主要说明了如何定义计算内核（kernel）。CUDA架构在硬件结构、编程方式与CPU体系有极大不同，关于CUDA的具体细节读者可参考CUDA相关的书籍。

CUDA以C/C++语法为基础而设计，因此对熟悉C系列语言的程序员来说，CUDA的语法比较容易掌握。另外CUDA只对ANSI C进行了最小的扩展，以实现其关键特性：线程按照两个层次进行组织、共享存储器（shared memory）和栅栏（barrier）同步。

目前CUDA提供了两种API以满足不同人群的需要：运行时API和驱动API。运行时API基于驱动API构建，应用也可以使用驱动API。驱动API通过展示低层的概念提供了额外的控制。使用运行时API时，初始化、上下文和模块管理都是隐式的，因此代码更简明。一般一个应用只需要使用运行时API或者驱动API中的一种，但是可以同时混合使用这两种。笔者建议优先使用运行时API。

6.2.5 OpenCL

OpenCL（Open Computing Language，开放计算语言），先由Apple设计，后来交由Khronos Group维护，是异构平台并行编程的开放的标准，也是一个编程框架。Khronos Group是一个非盈利性技术组织，维护着多个开放的工业标准，并且得到了业界的广泛支持。OpenCL的设计借鉴了CUDA的成功经验，并尽可能地支持多核CPU、GPU或其他加速器。OpenCL不但支持数据并行，还支持任务并行。同时OpenCL内建了多GPU并行的支持。这使得O