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 ...

GPU的硬件结构，也不是具体的硬件结构，就是与CUDA相关的几个概念：thread，block，grid，warp，sp，sm。 sp: 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理 sm ...

public class tset{ public static void main(String[] args)( System.out.println(helloworld); ) } ...

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 ...

　　原理上来说，共享内存是GPU上可受用户控制的一级缓存。在一个SM中，存在着若干cuda core + DP(双精度计算单元) + SFU（特殊函数计算单元）+共享内存+常量内存+纹理内存。相对于全局内存，共享内存的方寸延迟较低，可以达到惊人的1.5TB/s。而全局内存大约只有150GB/s ...