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CUDA全称是Compute Unified Device Architecture,中文名称即统一计算设备架构,它是NVIDIA公司提出了一种通用的并行计算平台和编程模型。使用CUDA,我们可以开发出同时在CPU和GPU上运行的通用计算程序,更加高效地利用现有硬件进行计算。为了简化并行计算学习,CUDA为程序员提供了一个类C语言的开发环境以及一些其它的如FORTRAN、DirectCOmpute、OpenACC的高级语言/编程接口来开发CUDA程序。
CUDA编程指南详细的介绍了如何在CUDA编程实现最大限度的利用N显卡资源来实现加速的功能。
CUDA优点
在GPUs(GPGPU)上使用图形APIs进行传统通用计算,CUDA技术有下列几个优点:
分散读取——代码可以从存储器的任意地址读取
统一虚拟内存(CUDA 6)
共用存储器——CUDA公开一个快速的共用存储区域(每个处理器48K),使之在多个进程之间共用。其作为一个用户管理的高速缓存,比使用纹理查找可以得到更大的有效带宽。
与GPU之间更快的下载与回读
全面支持整型与位操作,包括整型纹理查找
CUDA编程指南详细的介绍了如何在CUDA编程实现最大限度的利用N显卡资源来实现加速的功能。
CUDA优点
在GPUs(GPGPU)上使用图形APIs进行传统通用计算,CUDA技术有下列几个优点:
分散读取——代码可以从存储器的任意地址读取
统一虚拟内存(CUDA 6)
共用存储器——CUDA公开一个快速的共用存储区域(每个处理器48K),使之在多个进程之间共用。其作为一个用户管理的高速缓存,比使用纹理查找可以得到更大的有效带宽。
与GPU之间更快的下载与回读
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