GPU 的硬件基本概念 Nvidia的版本： 　　实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM ...

最近在学习CUDA，编程入门第一步便是“HelloWorld”，主要代码如下： 运行截图 ...

0 序言 学习CUDA已经有个把月了，感觉自己学习一门新技术的第一个阶段已经接近尾声，对于一些基本的东西，学习的收获应该作一个总结，我是一个喜欢总结的人。 CUDA是异构编程的一个大头，洋洋洒洒的看了写资料，但是，感觉这个技术没有像C++或者Java那样有自己的权威的《编程思想》来指导系统学习 ...

5 GPU也不允许偏心 并行的事情多了，我们作为GPU的指令分配者，不能偏心了——给甲做的事情多，而乙没事做，个么甲肯定不爽的来。所以，在GPU中，叫做线程网络的分配。首先还是来看下GPU的线程网络吧，图2： 图2 线程网络 我们将具体点的，在主机函数中如果我们分配 ...

6 规约思想和同步概念 扩大点说，并行计算是有一种基本思想的，这个算法能解决很多很常规的问题，而且很实用，比如说累加和累积等——规约思想。对于基础的、重要的，我想有必要系统的学习。 我觉得有必要重新复制下之前写的这篇介绍： http://www.cnblogs.com/viviman ...

转载自CSDN：Never-Giveup 目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。 谈到计算 ...

传入两个数组，在GPU中将两个数组对应索引位置相加 图一 （该图是错误的） 图二 （该图是正确的） 图三 （该图是错误的）当在调用核函数时， 使用的索引是 正确的索引是 ...

CPU和GPU架构 处理器结构主要要考虑的两个指标：延迟和吞吐量。 延迟：一条指令从发布到返回结果所经历的时间。 吞吐量：单位时间内处理的指令的条数。 CPU： 延迟到向内核 GPU： 吞吐导向内核 CPUs 内存大 多级缓存结构提高访问速度 有复杂的控制 ...