CUDA编程实践：线程与同步

在计算机视觉中，CUDA编程是一种广泛应用于并行计算的技术，它能够利用GPU的强大计算能力来加速图像处理和计算任务。本文将介绍CUDA编程中线程和同步的基础知识，并提供相应的源代码示例。

1. CUDA编程简介
   CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算架构和编程模型。它允许开发者利用GPU的大规模并行计算能力，加速各种科学计算和图形处理任务。CUDA编程基于C/C++语言，通过在主机端（CPU）和设备端（GPU）之间进行数据传输和计算任务分配，实现高效的并行计算。

2. 线程模型
   在CUDA编程中，线程是执行计算任务的最小单位。每个线程独立执行计算任务，可以通过线程索引（thread index）来区分不同的线程。线程索引可以通过内置变量threadIdx来获取，它包含了线程在块（block）中的索引信息。

CUDA编程中的线程模型是层次化的，由线程块（block）和网格（grid）组成。线程块是一组线程的集合，线程块中的线程可以通过共享内存（shared memory）进行通信和协作。网格是一组线程块的集合，可以通过全局内存（globa