转自：https://kheresy.wordpress.com/2007/11/05/nvidia-cuda-api%EF%BC%88%E4%B8%8A%EF%BC%89/
Function type qualifiers
用來指定 function 是要在 host 或 device 上執行，以及是用來被 host 或 device 呼叫。他的類別有三種：
- __device__
在 device 上執行，且只能被 device 呼叫。
同時，他永遠是 inline function。- __global__
將 function 宣告成一個 kernel，在 device 上執行，只能被 host 呼叫。
他的 return type 必須要是 void；傳入的參數會是透過 shared memory 給 device，大小不能超過 256byte（這個 Heresy 比較不清楚）。而在乎叫時，必須要指定執行的參數（請參考下面的「Directive to specify how a kernel is executed」）。- __host__
在 host 上執行，且只能被 host 呼叫。（相當於一般的 function）
如果沒有指定的話，自然就是一般的 function，和 __host__ 一樣了。而 __host__ 和 __device__ 可以同時使用，這樣 function 會編譯成同時可以在 device 和 host 執行。
而在 device 上執行的function（__device__ 和 __global__）有一些基本的限制：
- 不支援遞迴
- 不能有 static 變數
- 不能使用 variable number of arguments
Variable type qualifiers
在變數類型方面，是用來指定記憶體的類型。分成三種：
- __device__
宣告變數存在 device 上；可以和下面兩者同時使用，來做更進一步的設定。如果沒有額外指定的話，那這個變數會
- 存在 global memory 空間
- 生命週期和程式相同
- 可以被 grid 中的所有 thread 透過 runtime library 存取。
- __constant__
可和 __device__ 同時使用，會將變數宣告成：
- 存在 constant memory 空間
- 生命週期和程式相同
- 可以被 grid 中的所有 thread 透過 runtime library 存取。
- __shared__
可和 __device__ 同時使用，會將變數宣告成：
- 存在 thread block 的 shared memory 空間
- 生命週期和 thread block 相同
- 只能被 block 中的 thread 存取
Directive to specify how a kernel is executed
指定 kernel 在 device 上執行的設定參數，主要就是指定這份 kernel 要用多大的 block grid（也就是多少個 block）、每個 block 多大（也就是每個 block 有多少 thread）。所以呼叫 __global__ 的地方，都要指定 execution configuration；他的形式式在 function name 和參數之間，加入「<<< Dg, Db, Ns >>>」。
其中，三個值的意義如下：
- Dg 的型別是 dim3（屬於 common runtime component 的部分，一種簡單的資料結構），用來指定 grid 的維度和大小；Dg.x * Dg.y 就是 grid 中會被執行的 block 數目。
- Db 的型別是 dim3，用來指定 block 的維度和大小；Db.x * Db.y * Db.z 就是每個 block 中的 thread 數目。
- Ns 的型別是 size_t，用來指定每個 block 在 shared memory 中動態分配的變數的位元數。這個值可以不用指定，預設值是 0。
如果 function 是宣告成「__global__ void Func(float* parameter);」，那呼叫的方法就是「Func<<< Dg, Db, Ns >>>(parameter);」。而在 device 上總共會被產生的執行序數目，就會是 (Dg.x * Dg.y ) * ( Db.x * Db.y * Db.z )。
Built-in variables
指定 grid 和 block 的維度，以及 block 和 thread 的索引，有下面這些：
- gridDim
資料型別是 dim3，儲存 grid 的維度資料。- blockIdx
資料型別是 uint3，儲存 grid 中 block 的索引值。- blockDim
資料型別是 dim3，儲存 block 的維度資料。- threadIdx
資料型別是 uint3，儲存 block 中 thread 的索引值。而這些變數都是唯獨的，不能去修改他們的值；此外，也不能去用他們的位址。而他們主要的用處，是讓 device 上的程式，可以知道自己是哪一個 block 的 哪一個 thread，進而知道自己在陣列或 texture 中該取的值；某種程度上，就相當於迴圈中不斷累加、用來計數的 index。
Extension 的部分大概就是上面這些了～而 runtime library 的部分，請參考《nVidia CUDA API（下）》。