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CUDA并行编程概述

标签：   cuda  gpu  c++

     CUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit 核函数 核函数运行在GPU上，它直接从显存中读取数据...

     pargo Go包中用于并行编程的库pargo提供用于表达并行算法的函数和数据结构。 虽然Go主要是为并行编程而设计的，但它也可以用于pargo。Go Package pargo中用于并行编程的库提供了用于表达并行算法的函数和数据结构。 ...

     本书共7章：第1章主要介绍并行编程的基本概念与并行计算的基础理论，第2章主要介绍并行循环的知识，第3章介绍并行任务处理，第4章阐述并行合并计算的机理，第5章介绍future模式，第6章在前文的基础上深入探讨动态...

     近期看见一篇来自Intel的很有意思的分析文章，作者提到在他向45名与会的各公司程序员/开发经理/战略师提问“什么是实施并行编程的大障碍”时，下面五个因素被提及的次数多：遗留代码(legacy code)、教育(education)...

     并行编程主要有三个目的：性能(performance)，通用性(versatility),生产率(productivity)。简称PVP 注意区分并行和并发的概念： 并行：一个任务可以分割为多个子任务，其中的子任务可以在同一时刻执行。 比如计算1+2...

     MapReduce是一种分布式并行编程模型，用于大规模数据集(大于1 TB)的并行运算，它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数Map和Reduce上，并且允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下...

     文章目录openmp 基础openmp 概念在VS中启用OpenMP并行化控制编译制导编程实例与代码讲解1. 多线程执行2.通过子句num_threads显式控制创建的线程数3. parallel for使用4. OpenMP效率提升以及不同线程数效率对比5. ...

     MapReduce并行编程模型 1. MapReduce编程模型 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架 如一复杂的计算任务，单台服务器无法胜任时，可将此大任务切分成一个个小的任务，小任务分别在不同的...

     微软官网的.NET并行编程文档，搬运而已。 任务并行库 (TPL) 是 System.Threading 和 System.Threading.Tasks 空间中的一组公共类型和 API。 TPL 的目的是通过简化将并行和并发添加到应用程序的过程来提高开发人员的...

     随着多核乃至众核平台的普及，面向多核的并行编程和优化已成为计算机领域研究的热点。然而，绝大多数程序员还依然延续着传统的串行编程习惯，而且目前的主流算法仍以串行为主。因此，如何有效地将串行程序并行化和...

      FPGA并行编程 瑞安·卡斯特纳（Ryan Kastner），贾纳贝克·马泰（Janarbek Matai）和史蒂芬·纽恩多弗（Stephen Neuendorffer） 开源高级综合书 背景 FPGA并行编程是一本开放源代码的书，旨在教硬件和软件开发...

     资源名称：并行编程方法与优化实践内容简介：本书介绍了并行编程的方法和优化实践，主要结合X86SSE与AVX、ARMNeon、OpenMP、CUDA和OpenCL等讲解了并行编程的技术、方法和*实践。第1章讲解X86SSE与AVX的矩阵实现；第2...

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