7.5.8 考虑在其他GPU上运行 7.5.9 使用多个流 7.5.10 AES总结 7.6 本章小结 第8章 多CPU和多GPU解决方案 8.1 简介 8.2 局部性 8.3 多CPU系统 8.4 多GPU系统 8.5 多GPU算法 8.6 按需选用GPU 8.7 单节点系统 8.8 流 8.9 多节点系统 8.10 本章小结 第9章 应用程序性能优化 9.1 策略1:并行/串行在GPU/C...
高性能计算技术丛书(共25册),这套丛书还有 《CUDA专家手册》《数据处理器》《OpenCL异构并行编程实战》《CUDA C编程权威指南》《高性能并行运行时系统:设计与实现》等。 喜欢读"CUDA并行程序设计:GPU编程指南"的人也喜欢 ··· OpenCL异构计算 7.5 标准模板库自修教程与参考手册(ST... 9.0 GPU高性能...
《cuda并行程序设计:gpu编程指南》是cuda并行程序设计领域最全面、最详实和最具权威性的著作之一,由cuda开发者社区技术总监亲自撰写,英伟达中国首批cuda官方认证工程师翻译,详实地讲解了cuda并行程序设计的技术知识点(平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术)和编程方法,包含大量实用代码示例,实践性非常强。 全书共分为...
cuda并行ncclprocessgroup cuda并行程序设计:gpu编程指南,前一段时间做实验,发现自己写的有些代码效率比较低,GPU利用率不高。而且现在逐渐觉得用Pytorch等框架有时不够自由,导致某些idea难以实现。所以最近在学习CUDA编程,这一系列文章会整理一下所学的东西,希望能和
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会根据CUDA编程指南一点点更新,欢迎讨论。 1. 导论 图形处理的需求,推动可编程图形处理器(GPU)向着高并行度和多线程演化。 从图形处理走向通用并行计算。 GPU和CPU浮点计算能力的差异: GPU并行度高,晶体管更多用于数据处理而非缓存和流控。 数据并行处理:将数据映射到并行处理的线程上,并进行加速。
在构建高性能应用程序时,CUDA架构可充分发挥GPU的强大计算功能,颇受广大开发者拥趸。本书以并行编程实践者视角,展示了全面、快速提升CUDA程序效能的途径。从并行机制到CUDA开发环境搭建,从GPU高性能计算相关硬件知识到并行计算和CUDA编程技巧,从核心概念到...
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