我是 GPU 编程领域的新手，我尝试过阅读 Wikipedia 和 Google 搜索，但仍有几个问题：
我下载了一些 GPU 示例，对于 CUDA，有一些 .cu 文件和一些 CPP 文件，但所有代码都是普通的 C/C++ 代码只是一些奇怪的函数，如 cudaMemcpyToSymbol，其余的都是纯 c代码。问题是，.cu 代码是用 nvcc 编译然后与 gcc 链接的吗？或者它是如何编程的？
如果我编写了要在 GPU 上运行的代码，它会在所有 GPU 上运行吗？还是只是CUDA？或者有没有为CUDA编写的方法和为ATI编写的方法以及为两者编写的方法？
【问题讨论】：
回答你的第二个问题：
如果您想编写独立于平台的 GPGPU 代码，OpenCL 是（唯一的）方法。
ATI 网站其实有很多 OpenCL 的资源，如果你稍微搜索一下，他们的示例项目很容易修改成你需要的，或者只是为了理解代码。
OpenCL 规范和参考页面也是一个很好的知识来源： http://www.khronos.org/registry/cl/sdk/1.1/docs/man/xhtml/ http://www.khronos.org/registry/cl/specs/opencl-1.1.pdf
有很多演讲解释了一些核心概念，也解释了如何编写我推荐的快速代码（这也适用于 CUDA）。
几乎可以回答您的第一个问题： 在 OpenCL 中，代码在运行时编译到您正在使用的特定 GPU（以保证速度）。
【讨论】：
您可能想了解一些有关 CUDA 的背景知识 - 这不是您可以通过查看一些代码示例来了解的内容。现在亚马逊上大约有 3 种不同的 CUDA 书籍，http://developer.nvidia.com 有很多参考资料。
回答您的问题：
是的，.cu 文件使用 nvcc 编译为中间形式 (PTX) - 随后在运行时转换为 GPU 特定代码
生成的代码将在 nVidia GPU 的子集上运行，子集的大小取决于您在代码中使用的 CUDA 功能
【讨论】：
nvcc生成的.o文件与gcc或其他C（++）编译器链接。但是，在大多数情况下，使用nvcc 链接会更容易，因为它会自动将您的程序链接到所有必要的 cuda 库（如果您使用 gcc，则必须手动指定它们）。
完成@nulvinge 给出的答案，我想说OpenCL 对GPU 编程就像OpenGL 对GPU 渲染一样。但它不是多架构开发的唯一选择，你也可以使用 DirectCompute，但我不会说它是最好的选择，只是如果你希望你的代码在每个 DirectX11 兼容的 GPU 上运行，包括一些英特尔显卡芯片太对了？
但是，即使您正在考虑使用 OpenCL 进行一些 GPU 编程，也不要忘记研究您正在使用的平台的架构。 ATI CPU、GPU 和 NVIDIA GPU 有很大的不同，如果您想充分利用它，您的代码需要针对您使用的每个平台进行调整...
幸运的是，NVIDIA 和 AMD 都有编程指南来帮助您：)
【讨论】：
除了以前的答案之外，对于 CUDA，您还需要 NVIDIA 卡/GPU，除非您可以访问远程卡，我会推荐 Coursera 的这门课程：
Heterogeneous Parallel Programming
它不仅介绍了 CUDA 和 OpenCL、内存模型、平铺、处理边界条件和性能注意事项，还介绍了基于指令的语言，例如 OpenACC，一种用于在代码中表达并行性的高级语言，大部分内容编译器的并行编程工作（很好开始）。此外，本课程有一个在线平台，您可以在其中使用他们的 GPU，这非常适合开始 GPU 编程而无需考虑软件/硬件设置。
【讨论】：
如果您想编写可以在不同 GPU 设备和 CPU 上执行的可移植代码。您需要使用 OpenCL。
实际上，要配置内核，您需要用 C 编写主机代码。如果您想为 CUDA 内核编写配置文件，与 OpenCL 相比，配置文件可能会更短。
【讨论】：