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基于CUDA的GPU并行程序开发指南 (美)托尔加·索亚塔(Tolga Soyata) 著 唐杰 译 专业科技 文轩网
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基于CUDA的GPU并行程序开发指南
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近10年来,随着大数据、深度学习等相关领域的发展,对计算能力的需求呈几何级数增长。与此同时,大规模集成电路的发展却受到功耗、散热、晶体管尺寸等客观因素的,难以继续维持摩尔定律。因此,人们逐渐把目光转向了并行系统。GPU自诞生之日起就是为计算机的图形图像渲染等大规模并行处理任务而服务的,因而越来越受到研究界和企业界的关注。随着CUDA等计算架构模型的出现,这一趋势更加明显。CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是Nvidia(英伟达)提出的并行计算架构,它可以结合CPU和GPU的优点,处理大规模的计算密集型任务。同时,它采用了基于C语言风格的语法,又将CPU端和GPU端的开发有效地集成到了同一环境中,对于大多数C程序员来说,使用十分方便,因而一经推出就迅速占领了GPU开发环境的市场。然而,会写CUDA程序与会写好的CUDA程序相差null
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