在cuda中注册一个texture 资源
使用cudaGraphicsGLRegisterImage ，使用cudaGraphicsResource**来作为内存的映射指针，该函数接受GL的textureID或renderbufferID.
说明：
cudaError_t cudaGraphicsGLRegisterImage(
struct cudaGraphicsResource** resource,
GLuint image, //ID
GLenum target,
unsigned int flags
)
target: If image is a texture resource, then target must be GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_RECTANGLE, GL_TEXTURE_CUBE_MAP, GL_TEXTURE_3D, or GL_TEXTURE_2D_ARRAY. If the image refers to a render-buffer object, then target must be GL_RENDERBUFFER.
flag: cudaGraphicsRegisterFlagsNone:可读可写 cudaGraphicsRegisterFlagsReadOnly: 只读 cudaGraphicsRegisterFlagsWriteDiscard:只写 cudaGraphicsRegisterFlagsSurfaceLoadStore:
在cuda中注册一个VBO或PBO资源
使用cudaGraphicsGLRegisterBuffer
说明：
cudaError_t cudaGraphicsGLRegisterBuffer(
struct cudaGraphicsResource** resource,
GLuint buffer,
unsigned int flags //见上面说明
)
在cuda中使用资源，map操作
使用cudaGraphicsMapResources
说明：
cudaError_t cudaGraphicsMapResources (
int count, //需要映射的资源量
cudaGraphicsResource_t* resources, //一个对应资源的指针列表
cudaStream_t stream = 0
)
获取设备的内存指针以访问数据，如果是texture or render-buffer resource，使用cudaGraphicsSubResourceGetMappedArray 映射成一个二维CUDA列表，如果是 vertex buffer or pixel buffer object使用cudaGraphicsResourceGetMappedPointer 得到内存地址。
说明：
cudaError_t cudaGraphicsResourceGetMappedPointer(
void** devPtr, //设备内存地址
size_t* size,
cudaGraphicsResource_t resource//之前被map过
)
在进行map之后，资源会被lock 需要在处理完成之后使用cudaGraphicsUnmapResources函数进行解除锁定
分配全局内存
使用cudaMalloc，使用cudaFree释放
uchar4* dstBuffer = NULL;
size_t bufferSize = width * height * sizeof(uchar4);
cudaMalloc( &dstBuffer, bufferSize );
使用cudaMemcpy进行数据通信
cudaError_t cudaMemcpy(
void* dst,
const void* src,
size_t count, //字节数
cudaMemcpyKind kind //复制方向（cudaMemcpyHostToHost，cudaMemcpyHostToDevice，cudaMemcpyDeviceToHost，cudaMemcpyDeviceToDevice）
)
cudaMemcpyAsync同样可以进行通信，但是是进行异步的数据同行，使用cudaFreeHost释放
cuda的内存包括本地内存，共享内存和全局内存。其中本地内存为线程私有，共享内存为线程块包含，所有线程都可以访问全局内存。
cudaMallocHost用于在host上开辟空间，具有比malloc更好的性能（从交换页面角度考虑）
核函数
global：在device上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是void，不支持可变参数参数，不能成为类成员函数。注意用__global__定义的kernel是异步的，这意味着host不会等待kernel执行完就执行下一步。 device：在device上执行，单仅可以从device中调用，不可以和__global__同时用。 host：在host上执行，仅可以从host上调用，一般省略不写，不可以和__global__同时用，但可和__device__，此时函数会在device和host都编译。
CUDA 和opengl 交互流程
- 初始化VBO等数据，并开辟空间
- 在CUDA中进行注册
- 在CUDA中map,并获取数据进行计算
- unmap并传回opengl中的对应内存
