15. 什么是CUDA并行编程模型？它有哪些重要的特征？ 答案： CUDA并行编程模型是一种用于GPU编程的模型，它包括主机（CPU）和设备（GPU）之间的协作。其重要特征包括数据并行性、线程层次、共享内存和全局内存。 16. 什么是CUDA核函数调用的启动方法？ 答案： CUDA核函数通过使用`<<<...>>>`语法来启动。这个语法包括线程块和网格的配置。 17. 什么是CUDA线程同步？如何在CUDA中实现线程同步？ 答案： CUDA线程同步是一种机制，用于协调不同线程的操作。可以使用`__syncthreads()`函数在线程块内实现线程同步。 18. 什么是CUDA全局内存？如何在CUDA中分配和使用全局内存？ 答案： CUDA全局内存是GPU上的全局数据存储区域。可以使用`cudaMalloc`函数在GPU上分配全局内存，并使用GPU核函数访问它。 19. 什么是CUDA常量内存和纹理内存？它们在CUDA中的作用是什么？ 答案： CUDA常量内存是只读内存，用于存储常量数据。纹理内存是一种特殊的只读内存，用于加速特定数据访问模式，如2D图像。 20. 什么是CUDA流（Stream）？如何使用CUDA流实现异步操作？ 答案： CUDA流是一系列GPU操作的序列，可以用于实现异步操作。使用`cudaStreamCreate`函数创建流，并使用`cudaStreamSynchronize`等函数来同步流。 21. 什么是CUDA事件（Event）？如何使用CUDA事件测量操作的时间？ 答案： CUDA事件是用于测量操作时间的对象。使用`cudaEventCreate`函数创建事件，并使用`cudaEventRecord`和`cudaEventElapsedTime`等函数来测量时间。 22. 什么是CUDA的动态并行度（Dynamic Parallelism）？ 答案： CUDA的动态并行度允许GPU核函数启动其他GPU核函数。这允许更灵活的任务并行模型。 23. 什么是CUDA深度神经网络库（cuDNN）？它为深度学习提供了哪些功能？ 答案： cuDNN是NVIDIA的深度神经网络库，用于高性能深度学习。它提供了卷积、池化、循环神经网络等高度优化的操作。 24. 什么是CUDA图形互操作（Graphics Interoperability）？它在哪些应用中有用？ 答案： CUDA图形互操作允许CUDA与图形API（如OpenGL和DirectX）交互。它对于在GPU上进行图形和计算混合操作非常有用。 25. 什么是CUDA库？请提供一些常见的CUDA库的示例。 答案： CUDA库是预先编写好的函数和模块，可用于执行特定任务。示例包括cuBLAS（矩阵操作）、cuFFT（快速傅里叶变换）和NPP（NVIDIA性能原语）。 |
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