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Thrust：一个专注于效率的CUDA编程库

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简介：
简介：Thrust是一个高效的CUDA C++并行算法库，旨在简化GPU编程，提高开发人员的工作效率，支持广泛的并行计算任务。 Thrust并行模板库的教程展示了如何使用Thrust编写简洁且可读性强的应用程序。

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  • Thrust：一个专注于效率的CUDA编程库
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    简介：Thrust是一个高效的CUDA C++并行算法库，旨在简化GPU编程，提高开发人员的工作效率，支持广泛的并行计算任务。 Thrust并行模板库的教程展示了如何使用Thrust编写简洁且可读性强的应用程序。
     
  • 专业CUDA C编程
    优质
    简介：本课程专注于教授使用NVIDIA CUDA C进行高性能并行计算编程的技术与方法，适合希望深入学习GPU加速应用开发的专业人士。 专业CUDA C编程包括本章中用作说明性示例的任何代码文件。每个章节都有自己的代码文件夹，包含该章节的示例.c和.cu文件。此外，每个章节的文件夹还都包含一个Makefile，用于构建其中的样本程序。common/目录包含了多个章节共用的common.h头文件。
     
  • CUDA-Fortran高效编程实战（一）- 小小河-20140422.pdf
    优质
    本PDF文档为《CUDA-Fortran高效编程实战》系列的第一部分，由小小河于2014年发布。内容主要介绍如何利用Fortran语言进行高性能并行计算开发，并结合NVIDIA的CUDA技术优化程序效率。适合科研及工程领域专业人士学习参考。 CUDA-Fortran高效编程实践（一）由小小河撰写于2014年4月22日。
     
  • CUDA-Fortran高效编程实战.pdf
    优质
    《CUDA-Fortran高效编程实战》一书深入浅出地讲解了如何使用Fortran语言进行CUDA编程，帮助读者掌握在NVIDIA GPU上利用并行计算技术优化科学计算和工程应用的方法。 CUDA-Fortran高效编程实践涉及使用Fortran语言进行并行计算的优化技巧和技术，旨在帮助开发者充分利用NVIDIA GPU的强大处理能力来加速科学计算、工程模拟和其他高性能计算任务。通过学习CUDA-Fortran，可以有效地将数据密集型应用迁移到GPU上运行，从而显著提高程序执行效率和性能表现。
     
  • CUDA权威手册 GPU编程专家指南
    优质
    《CUDA权威手册》是一本深入介绍GPU编程技术的专业书籍，为希望利用NVIDIA CUDA架构进行高效并行计算的开发者和研究人员提供全面指导。 《CUDA专家手册：GPU编程权威指南》深入探讨了CUDA的硬件与软件特性，并涵盖了最新的CUDA 5.0及开普勒架构的功能。无论你是刚入门的新手还是经验丰富的开发者，都能从中找到有用的信息并迅速上手。对于初学者来说，此书能帮助你理解硬件如何处理命令以及驱动程序的状态检查；而对于有经验的开发者，则会在高级主题如驱动程序API、上下文迁移及CPU/GPU间高效数据交换和同步等方面获得指导。 书中附带了超过25000行的开源代码供读者自由使用。本书不仅是一本权威的手册，还是一部实用的代码参考大全。全书分为三个部分： 第一部分提供了对支持CUDA硬件与软件的基础知识概述。 第二部分详细介绍了CUDA编程的各项细节，包括内存、流和事件等，并涵盖了执行模型（包含动态并行特性及新版本的新功能）、多GPU编程以及纹理操作等内容。这部分的源代码旨在展示特定硬件特性和强调某些应用方法。 第三部分则通过案例分析精选的应用场景与关键并行算法，如流式负载、归约、扫描（即并行前缀求和）、N-体问题及图像处理等，全面覆盖了这些主题。
     
  • CUDA-Fortran: 此仓库致力于展示Fortran 90中的基础CUDA编程技巧。
    优质
    简介：本仓库专注于演示如何在Fortran 90中运用基础的CUDA编程技术，旨在为希望结合Fortran高效数值计算与NVIDIA CUDA强大并行处理能力的开发者提供指导。 CUDA Fortran 90功能测试的目的在于试验Fortran 90中的CUDA编程基础知识。此存储库包含几个小项目，用于测试加速、内存分配以及流传输等功能，并可用作在CUDA中使用Fortran编程的基本参考。 值得一提的是，其中一些示例直接取自PGI CUDA Fortran 编程指南；这些文件夹在其目录名称中标记为“example”。 内容包括： - 01-get-threadid example-5.1：该部分提供了一个大型矩阵的广泛例子，演示了如何使用CPU（双循环或OpenBLAS）和GPU（cuBLAS和切片）进行矩阵乘法运算。 - example-5.2：演示映射内存分配的副本。 - memory-bandwidth：测量固定和可分页内存在Host到Device以及Device到Host传输的有效性。 - async-data-transfer：评估四种不同数据传输策略下的延迟需求。
     
  • CUDA并行编程指南及专家手册: GPU编程详解
    优质
    本书为程序员提供了详尽的指导和实用技巧，深入浅出地讲解了如何使用CUDA进行GPU编程，涵盖了从基础概念到高级优化的所有内容。 1. CUDA并行程序设计 GPU编程指南 2. CUDA专家手册++GPU编程权威指南
     
  • CUDA编程PDF
    优质
    《CUDA编程PDF》是一份详细的教程文档，旨在帮助开发者利用NVIDIA CUDA技术进行高效并行计算。书中涵盖了从基础概念到高级优化技巧的内容。 CUDA编程：使用GPU进行并行计算的开发者指南由Shane Cook编写。在过去五年里，由于一家连续多年成为顶级游戏硬件制造商的公司——NVIDIA所带来的变革，在计算机领域掀起了一场革命。随着CUDA（统一计算设备架构）编程语言的引入，这些功能强大的图形处理器首次可以被普通的C程序员用来处理复杂的计算任务。从嵌入式设备行业到家用电脑再到超级计算机，这一切都因这一技术而发生了变化。 计算机软件行业的重大转变之一是从串行编程转向并行编程。在此背景下，CUDA取得了显著进展。GPU的特性决定了它非常适合高速图形渲染，并且这些操作本质上是并行进行的。CUDA采用了一种简单的数据并行模型，并将其融入到一种不需要使用任何图形原语的编程模式中。 事实上，与它的前身不同的是，CUDA并不需要对图形或图形原语有任何理解和知识。你也不必成为游戏程序员。CUDa语言让GPU看起来就像另一个可编程设备一样简单易用。 在本书中，我将假设读者没有任何关于CUDA或者并行编程的先前经验。我会假定他们具备一定的C/C++编程语言的基础知识。随着我们不断深入学习，当你变得更加熟练使用CUDA时，我们将涵盖更多高级主题，并带领你从一个对并行性一无所知的程序员转变为能够充分利用CUDA潜力的专业人士。 对于已经熟悉并行编程概念和CUDA的开发者们来说，我们会详细讨论GPU架构及其如何最大限度地利用这些硬件的优势，包括最新的Fermi和Kepler硬件。只需几个小时的基本培训后，任何会使用C或C++语言的人都可以开始用CUDA进行编程，并且通过本书的学习可以在几倍至十倍以上的速度提升中取得显著成果。 这本书主要针对学习CUDA而设计，但重点在于性能优化，在确保代码正确的前提下追求更高的效率。你的技能水平和对编写高性能GPU代码的理解将从这一文本中获得巨大收益。 这是一本由实际从业者撰写的关于如何在真实应用中使用CUDA的实用指南，并且同时涵盖了必要的理论背景知识，使所有读者无论其背景如何都能够跟随学习并掌握CUDA编程技巧，因此这本书非常适合专业开发者以及那些研究GPU或并行编程的学生。
     
  • Goertzel算法在数字信号处理中的应用：专注于单一频率的高效计算方法
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    本篇文章探讨了Goertzel算法在数字信号处理中针对单一频率信号检测与分析的应用。该算法因其高效性和准确性而被广泛使用，特别适用于DTMF信号识别、音调检测以及频谱峰搜索等场景。 我创建了包含多个频率 f0 和 f1 的正弦波，并在其中添加了一些白噪声。之后，我将 Goertzel 函数应用于这个嘈杂的信号。此外，我还计算了每个频率的检测概率，并绘制了平均概率与所有被检测到的频率之间的关系图。