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本文从CUDA “Hello World”程序展开CUDA编程讲解。解析源码特殊点，介绍`__global__`等执行空间限定符。阐述线程层次结构，包含Grid、Block、Thread关系及内置坐标变量，助读者掌握CUDA编程基础概念。

文章介绍CUDA Toolkit，涵盖NVCC编译器等核心组件。阐述CUDA程序编译流程，解析NVCC编译原理，包括代码分离、PTX中间表示。提及多架构支持与编译优化技术，通过实际示例说明，助开发者掌握原理，编写高效稳定CUDA程序。

文章介绍CUDA共享内存，它是GPU关键内存层次，位于SM芯片上，速度快，由同线程块线程共享。使用它可减少对全局内存慢速访问，有静态和动态两种声明方式。还提及使用注意事项及应用场景，并通过数组平方和示例演示其优势。

本文讲解CUDA开发环境搭建，适用于Windows、Linux平台（macOS自2019年后不再获NVIDIA支持）。先介绍系统要求，后分平台说明安装步骤，包括检查兼容性、安装依赖与工具包、设置环境变量及验证，还给出测试程序与故障排除方法。

CUDA是并行计算平台与编程模型，能借GPU算力提升性能，在多领域广泛应用。先阐述GPU优势，其专为并行计算优化，性能高于CPU。接着说明CUDA为通用平台，支持多种语言。还介绍其可扩展编程模型，以及CPU+GPU异构计算模型，二者优势互补

- 1. 获取GPU硬件信息

概述

文章从CUDA简单算术运算讲起，以两数加法示例阐述参数传递、执行配置等。接着介绍一维向量加法，说明并行计算思想与线程配置。最后讲解二维矩阵乘法，涵盖原理、代码实现及性能对比，展示CUDA在数学计算中的应用与优势。

- 1. 基本项目结构

- 1. 官方教程

- 1. NVIDIA GPU 架构发展历程概览

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