文集文档索引

• 10.1 新硬件特性支持（Hopper DPX指令、Transformer Engine、F...
• 10.2 编程模型演进（CUDA Quantum、任务图编程、自动并行化）
• 10.3 软件栈融合趋势（与SYCL、oneAPI的互操作性探索）
• 10.4 能效与可持续计算（功耗建模、绿色AI）
• 第九章：安全、调试与可靠性
• 9.1 调试技术（cuda-gdb、Nsight Eclipse Edition、内存检查）
• 9.2 错误处理机制（CUDA错误码、异步错误检测、健壮性设计）
• 9.3 安全性考量（内核隔离、资源耗尽防护、侧信道风险）
• 9.4 可靠性与容错（ECC显存、检查点恢复、故障注入测试）
• 第十章：前沿趋势与未来方向
• 8.1 官方加速库（cuBLAS、cuFFT、cuSPARSE、cuRAND、Thrust、...
• 8.2 深度学习框架集成（PyTorch、TensorFlow对CUDA的依赖与抽象）
• 8.3 编译器与中间表示（PTX、SASS、LLVM NVPTX后端）
• 8.4 第三方工具与社区生态（JIT编译、HIP兼容层、OpenACC对比）
• 6.2 分析工具链（Nsight Systems、Nsight Compute、nvprof...
• 6.3 优化策略（提高Occupancy、减少分支发散、循环展开、指令级优化）
• 6.4 Roofline模型与性能上限评估
• 第七章：高级编程技术与扩展
• 7.1 动态并行（Dynamic Parallelism）
• 7.2 流（Streams）与异步执行（事件、多流重叠）
• 7.3 图（Graphs）API与执行图优化
• 7.4 多GPU编程（Peer-to-Peer、NCCL、MPI+CUDA）
• 第八章：CUDA生态系统与库支持
• 4.2 SM（Streaming Multiprocessor）结构与资源分配（CUDA C...
• 4.3 内存子系统（L1/L2缓存、显存带宽、内存分区与Bank冲突）
• 4.4 计算能力（Compute Capability）与特性映射
• 第五章：内存管理与优化
• 5.1 主机-设备数据传输（cudaMemcpy、统一内存UM、零拷贝内存）
• 5.2 设备内存分配策略（cudaMalloc、cudaMallocManaged、内存池）
• 5.3 内存访问模式优化（合并访问、避免Bank冲突、使用纹理/常量内存）
• 5.4 内存带宽瓶颈分析与缓解技术
• 第六章：性能分析与调优
• 6.1 性能指标体系（Occupancy、IPC、Memory Throughput、Lat...
• 2.3 执行模型与调度机制（Warp执行、SIMT架构、分支发散处理）
• 2.4 同步与通信原语（__syncthreads()、warp-level primiti...
• 第三章：CUDA C/C++语言扩展
• 3.1 关键语法与关键字（__global__、__device__、__host__、__...
• 3.2 内置变量与函数（threadIdx、blockDim、gridDim、atomic操...
• 3.3 编译流程与nvcc工作机制（主机/设备代码分离、PTX/SASS生成）
• 3.4 混合编程支持（与C++标准库、OpenMP、MPI的集成）
• 第四章：GPU硬件架构与微架构
• 4.1 NVIDIA GPU架构演进（Tesla → Fermi → Kepler → Ma...
• 2.2 内存层次模型（寄存器、共享内存、本地内存、全局内存、常量/纹理内存）
• 1.3 应用领域与典型场景（科学计算、AI训练、图形渲染、金融建模等）
• 1.4 基础开发环境搭建（驱动、CUDA Toolkit、编译器nvcc、调试工具）
• 第二章：CUDA编程模型
• 2.1 线程层次结构（Thread、Block、Grid的组织与索引）
• 第一章：CUDA概述与基础
• 1.1 核心概念与定义（GPU计算、并行编程模型、异构计算）
• 1.2 发展历程与版本演进（从Tesla到Hopper架构，CUDA Toolkit迭代）