1. 理解cuda c和gpu结构: 如果英语比较好时间充足建议浏览官网的编程指南: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 当然也有对应的中文版翻译,可以初期快速浏览下,但很久不更新了: https://github.com/HeKun-NVIDIA/CUDA-Programming-Guide-in-Chinese 2. 学习gpu结构建议先看知乎上的一些博客...
《CUDA Programming: A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs》 作者是Shane Cook。此书提供全面的CUDA编程指南,从基础知识到高级应用,包括多核心处理和各种优化技术。适合需要深入了解如何有效利用GPU进行高性能计算的开发者。 《GPU Programming in CUDA C》 • 这本书是一个实用的指南,专门针对新...
《GPU Programming in CUDA C/C++》 by Rob Farber 内容概述:这本书从CUDA的基础知识入手,全面介绍了CUDA C/C++的使用方法,包括最优化的技术和策略。 优点:结构清晰,内容全面,尤其强调了性能优化。 适用读者:已有C/C++基础,想要提升GPU编程能力和性能优化技巧的开发者。 #互联网#算法#图形处理器(GPU)#CUDA#数...
Multi-GPU Programming Models Jiri Kraus, NVIDIA Multi-GPU Programming with CUDA, GPUDirect,… Akhil Langer, NVIDIA Accelerating Scientific Computing Applications… Gilad Shainer, NVIDIA Resources Documentation Training Community Get Started Members of the NVIDIA Developer Program get early access to all ...
(3)输出 参考: https://www.cnblogs.com/pertor/p/87 PROFESSIONAL CUDA C Programming Introduction_to_Scientific_Programming_using_GPGPU_and_CUDA/CUDA-2016-DAY1_2.pdf
通过这两章的浅析,我们可以大致了解GPU并行计算的相关概念,以及使用cuda实现并行计算的基本操作。如果大家还想有更加深入的了解,可以参见《cuda c programming guide》。还可以参考周斌老师《NVIDIA CUDA初级教程视频》。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2018年02月13日,如有侵权...
(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#kernels)是CUDA中一个重要的概念,kernel是在device上线程中并行执行的函数,核函数用__global__符号声明,在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要执行的线程数量,在CUDA中,每一个线程都要执行核函数,并且每个线程会分配一个唯一的线程...
Cuda programming || multi-cpu and multi-gpu solutionsCook, Shane
CUDA C Programming Guide :https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html 下一篇文章将提供实战案例,包括金融领域期权定价的GPU实现。 CUDA优化方向 我之前的文章中提到,CPU + GPU 是一种异构计算的组合,各有独立的内存,GPU的优势是更多的计算核心。该架构在并行计算上有很大优势,但是数据需...
入门CUDA 说到入门,个人比较推荐《CUDA C编程权威指南》,虽然这本书年代比较久,原版书2014年出版的,使用的GPU最新也仅仅是2012年的CC3.X的Kepler,但这些基础知识仍然是掌握CUDA最新特性必不可少的,因此还是值得当作入门学习读物的。 进阶CUDA CUDAC++Programming Guide ...