CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用编程接口以及行业标准程序语言的扩展(包括C|C++|Fortran|Python等)来使用。CUDA提供了2层API来管理GPU设备和组织线程,其中驱动API是一种低级API,它相对来说较难编程,但是它对于在GPU设备使用上提供了更多的控制,每个运行时API函数都被分解为更多传给驱动API的基本运算。
高性能计算技术丛书(共25册), 这套丛书还有 《并行计算:模型与算法》《CUDA高性能并行计算》《CUDA C编程权威指南》《OpenACC并行编程实战》《OpenCL异构并行计算:原理、机制与优化实践》 等。 喜欢读"CUDA并行程序设计:GPU编程指南"的人也喜欢· ··· 高性能...
CUDA给编程者提供了这些可以操作的GPU内存层次结构,这对我们进行数据移动和布局提供了更多可控制的支持,方便了我们以更接近底层硬件实现的思路优化程序,以达到更高的性能。这也是CUDA编程不同于CPU编程的特点之一。 小结 线程管理和内存管理,是我个人认为CUDA编程中最基础且重要的两个部分,提前了解有助于更深入地理解C...
计算机软件界大的变迁是从串行编程转向并行编程。其中,CUDA取得了巨大的进展。本书特别针对CUDA学习者而写。在保证程序正确性前提下,侧重于程序性能的调优。对于没有CUDA或者并行编程的任何经验的读者随着本书的深入,将越来越可以胜任CUDA的编程工作,帮助你从不知晓并行编程的程序员成长为能够全方位发掘CUDA潜力的专家。
1.2.3 CUDA:一种异构计算平台 是一种通用的并行计算平台和编程模型,利用GPU并行计算引擎有效解决复杂计算问题,CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用编程接口、以及行业标准的扩展语言来使用(像c, c++, python等)。 CUDA C是标准ANSI C语言的一个扩展,能通过API来管理设备、内存或者其他的任务 ...
一、《CUDA并行编程指南PDF》的主要内容 该电子书共分为七章,内容涵盖CUDA编程的方方面面,从基础概念到高级技巧,从基本语法到优化策略,全面深入地介绍了CUDA并行编程的核心要点。具体内容如下: 第一章:介绍CUDA编程的背景和基本概念,探究CUDA在并行计算中的优势和应用场景。 第二章:介绍CUDA编程的基本语法,包括CUDA...
1.11 CUDA的替代选择 1.11.1 OpenCL 1.11.2 DirectCompute 1.11.3 CPU的替代选择 1.11.4 编译指令和库 1.12 本章小结 第2章 使用GPU理解并行计算 2.1 简介 2.2 传统的串行代码 2.3 串行/并行问题 2.4 并发性 2.5 并行处理的类型 2.5.1 基于任务的并行处理 ...
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。
基于CUDA的GPU并行程序开发指南 GPU Parallel Program Development Using CUDA [美]托尔加·索亚塔(Tolga Soyata) 著 唐杰译 第1章 CPU并行编程概述 本书是一本适用于自学GPU和CUDA编程的教科书,我可以想象当读者发现第1章叫“CPU并行编程概述”时的惊讶。我们的想法是,本书希望读者具备较强的低级编程语言(如C...