CUDA编程指南：5.0中文版-全局存储器与步进电机控制

"CUDA编程指南-51单片机步进电机控制汇编语言程序" 在CUDA编程中，全局存储器是GPU（图形处理器）上的一种重要内存类型，用于存放所有线程可共享的数据。本节主要关注的是如何通过汇编语言来控制51单片机的步进电机，并涉及到了CUDA编程中的全局存储器访问优化。 在CUDA计算能力为1.0和1.1的设备中，全局存储器的访问合并策略是关键的性能优化手段。当一个全局存储器请求来自一个线程束时，它会被拆分为两个独立的请求，每个请求对应线程束的一半。这样的设计允许存储器访问被合并成一次或多次存储器事务，具体次数取决于设备的计算能力。例如，图F.1展示了基于不同计算能力的全局存储器访问与相应的存储器事务实例。 对于计算能力1.0和1.1的设备，为了合并存储器请求，线程束内的线程必须满足以下条件： 1. 线程读取的字长度必须是4, 8或16字节。 2. 如果长度是4字节，所有16个字必须在同一个64字节段中；如果是8字节，所有字必须在128字节段中；如果是16字节，前8个字在第一个128字节段，后8个字在第二个128字节段。 3. 线程必须按顺序访问字，即第k个线程访问第k个字。 如果这些条件得到满足，那么将发射一个64字节、128字节或两个128字节的存储器事务，即使线程束产生了分支，合并仍会发生。如果不满足条件，将发射16个单独的32位存储器事务。 对于计算能力为1.2和1.3的设备，规则略有不同。线程可以以任意顺序访问任何字，不再强制要求线程顺序访问和单一段的寻址。在这种情况下，每个段都会为线程束发射一次存储器事务，从而提供了更大的灵活性。 CUDA编程模型是CUDA编程的核心，包括内核（执行并行计算的函数）、线程层次（包括线程块和线程网格）、存储器层次（如全局存储器、共享存储器等）以及异构编程和计算能力的概念。其中，计算能力定义了特定GPU的特性，如浮点运算能力、并发线程数以及对存储器访问的支持。 编程接口部分，如nvcc编译器，是开发者实际编写和编译CUDA代码时所使用的工具，它负责处理源码，将其转化为能够在GPU上运行的二进制代码。编译流程包括预处理、编译、链接等多个步骤，确保CUDA内核函数能够正确地与主机代码结合，并生成可执行文件。 CUDA编程涉及了复杂的硬件和软件交互，通过理解并优化全局存储器访问，开发者可以显著提升GPU应用程序的性能。而51单片机的步进电机控制，尽管通常使用汇编语言，但其控制逻辑可以借鉴CUDA中对并行性和存储器访问的考虑，以实现更高效的操作。