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CUDA手册与源代码指南

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简介:
《CUDA手册与源代码指南》是一本详细讲解NVIDIA CUDA编程技术的权威参考书,涵盖API函数、内存管理和性能优化等内容。 这段文字描述的是《CUDA专家手册GPU编程权威指南》一书中的实例源代码集合,内容较为全面。这些源码非常适合在学习过程中使用,以便通过实际编程验证所学知识,并加深理解印象。

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客服
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  • CUDA
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    《CUDA手册与源代码指南》是一本详细讲解NVIDIA CUDA编程技术的权威参考书,涵盖API函数、内存管理和性能优化等内容。 这段文字描述的是《CUDA专家手册GPU编程权威指南》一书中的实例源代码集合,内容较为全面。这些源码非常适合在学习过程中使用,以便通过实际编程验证所学知识,并加深理解印象。
  • CUDA权威 GPU编程专家
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    《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 C编程权威附带
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    《CUDA C编程权威指南附带源代码》一书深入浅出地介绍了如何使用NVIDIA CUDA架构进行高效并行计算程序设计,并提供了丰富的示例代码供读者实践学习。 本资源是《CUDA C编程权威指南》随书附带的源代码,包括示例代码和课后习题代码。本人前期学习该书时一直手敲示例程序,无奈速度太慢效率太低,当然这与我个人编程能力欠缺有关。中期想找一下随书附赠的源代码,在官网寻找未果后发现许多网站提供的资源要么失效、要么收费或需要注册,非常麻烦。为什么有人要在免费的东西上试图获取一些微小的利益呢?不理解。所以我找到之后决定免费分享给大家,祝大家学习进步!如果觉得有用的话,请给我点个赞吧!
  • Visual Prolog 7.1入门参考
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    《Visual Prolog 7.1入门指南与参考手册及源代码》是一本全面介绍Visual Prolog编程语言的书籍,适合初学者和专业开发者使用。书中不仅包含了详细的教程和实用案例,还提供了丰富的源代码供读者学习实践,帮助读者快速掌握Visual Prolog开发技能。 《Visual Prolog V7.1初学指南+参考手册+源代码》是一份全面的教程资源,旨在帮助新手快速入门并掌握Visual Prolog这一强大的逻辑编程语言。Visual Prolog是Prolog语言的一个可视化版本,它结合了编程的逻辑思维与图形用户界面,使得程序设计更加直观和高效。 在Visual Prolog V7.1中,有几个核心概念和技术值得深入学习: 1. **基本语法**:Prolog的语法与其他传统编程语言有很大不同。它的基础是规则(rule)和事实(fact)。规则由头(head)和体(body)组成,其中头定义目标,而体则定义条件。掌握如何编写正确的规则和事实是入门的第一步。 2. **查询与推理**:Prolog的运行机制基于逻辑推理,通过查询数据库来寻找答案。理解如何构造查询以及解析返回的结果至关重要。 3. **模式匹配**:在Prolog中,模式匹配是一种核心机制,用于比较并绑定变量以实现规则的应用。 4. **数据结构**:Prolog提供了如列表、树等高级数据结构的支持。学习这些数据结构的操作是编写复杂程序的基础。 5. **控制流**:尽管与传统的流程控制(例如if-then-else)不同,但Prolog中仍存在一些构造可以实现非确定性搜索的控制,比如剪辑操作符(cut, !)。 6. **函数和过程**:在Prolog中,函数和过程的概念统称为“谓词”(predicate),它们通过模式匹配来执行操作。 7. **模块系统**:Visual Prolog支持模块化编程。利用模块可以更好地组织并管理代码结构。 8. **可视化编程**:Visual Prolog的独特之处在于其图形界面,允许用户通过拖拽和连接组件构建程序,从而降低了学习难度。 9. **调试工具**:V7.1版本提供了强大的调试功能,包括断点、单步执行及查看变量状态等选项。这对于理解和改进代码至关重要。 10. **源代码示例**:初学指南中的源码部分提供了一系列实际编程案例,帮助读者将理论知识转化为实践技能。 通过《Visual Prolog V7.1 初学者指南》的学习过程,你可以逐步掌握这一语言的基本语法和技巧,并借助参考手册深入理解更高级的主题。同时,动手编写与调试代码是检验学习效果的最佳途径。利用提供的源码进行分析并修改,则有助于加深对特定功能特性的理解和应用。 《Visual Prolog V7.1 初学者指南+ 参考手册 + 源代码》是一套完整的自学资源组合,它将引导你进入逻辑编程的世界,并开启你的Visual Prolog 编程之旅。随着深入学习和不断实践,利用这一强大工具解决各种复杂问题的能力也将随之提升。
  • Cukebook: Java 配套的 Cucumber
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    Cukebook是配合Java手册使用的Cucumber编程指南,提供了详尽的示例和清晰的解释,帮助开发者掌握BDD实践。 《Cukebook:Java手册的Cucumber - 代码》是一本专为Java开发者设计的资源,深入探讨如何使用Cucumber框架进行行为驱动开发(BDD)。Cucumber是一种流行的工具,它使开发者、测试人员以及非技术人员能够通过自然语言编写可执行规范,从而促进团队间的沟通和理解。 这本书涵盖了所有示例代码及练习,并适用于实际项目中的应用。读者可以通过学习和实践这些代码掌握如何使用Cucumber来创建易于阅读且维护性强的测试用例。 在Cucumber中主要涉及以下概念: 1. **Gherkin**:一种描述业务规则的语言,采用简洁结构化文本格式如`Given`, `When`, 和`Then`关键字。 2. **Feature文件**: 包含使用Gherkin语法编写的测试场景的载体。每个Feature文件通常代表一个功能或用户故事,并包含多个Scenario。 3. **Scenario**:描述具体业务流程或用户行为的核心部分,由一组Given-When-Then步骤构成,定义了场景前置条件、动作和预期结果。 4. **Step Definitions**: 实现Gherkin步骤逻辑的接口。开发者通过注解(如`@Given`, `@When`, `@Then`)标记的方法来映射自然语言到可执行代码。 5. **Hooks**:在测试用例特定时刻执行代码的一种机制,可用于环境初始化、数据清理等任务。 6. **Data Tables & Doc Strings**: 支持传递复杂的数据结构或长字符串至Gherkin步骤中。这有助于处理多参数或复杂的输入情况。 7. **Tagging**:组织和筛选测试用例的标签系统。 通过《Cukebook:Java手册的Cucumber - 代码》提供的示例,读者可以学习如何创建有效的Feature文件、编写清晰的Step Definitions,并利用Cucumber特性进行高效的测试。此外,该资源还帮助理解如何将Cucumber集成到持续集成/部署流程中以确保高质量和可维护性。 《Cukebook:Java手册的Cucumber - 代码》是Java开发者学习BDD及使用Cucumber框架的理想选择,提供了丰富的实践案例来转化理论知识为实际开发技能。通过深入学习与实践,可以更好地运用测试驱动的方法提高团队协作效率并确保软件产品质量。
  • 《Win10下OpenCV4.4 DNN CUDA编译安装
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    本指南详细介绍了在Windows 10环境下,如何进行OpenCV 4.4版本中DNN模块结合CUDA技术的源代码编译和安装过程。适合需要利用GPU加速深度学习网络推理的开发者参考。 经过近一周的不断尝试,终于成功编译了OPENCV4.4 GPU测试YOLO3模型,在此过程中遇到了许多挑战。附件中已包含下载好的.cache文件,请参考《Win10 OpenCv4使用说明.doc》文档以获取更多帮助信息。附件内容包括:opencv4.4 dnn cuda + Win10 + vs2017 64位 + YOLO3测试代码、opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe文件、opencv_contrib-4.4.0.zip压缩包、sources\.cache缓存文件以及详细的OpenCV源码编译说明文档和YOLO测试代码。
  • CUDA并行程序设计GPU编程(522页)及CUDA C编程权威(含)
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    本书《CUDA并行程序设计与GPU编程指南》全面介绍了如何使用CUDA进行高效并行计算,配合《CUDA C编程权威指南》,读者可以深入理解CUDA架构,并通过实际项目掌握C语言在GPU上的编程技巧。附带的源代码资源为实践提供了坚实基础。 CUDA并行程序设计与GPU编程是现代高性能计算领域的重要组成部分,在科学计算、图形处理及机器学习等领域有着广泛应用。由NVIDIA公司推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种编程模型,它允许程序员利用GPU的强大计算能力来执行通用计算任务,并非仅仅局限于图形渲染。 编写高效的CUDA代码关键在于理解GPU的并行架构。每个GPU包含多个流处理器(Streaming Multiprocessors, SMs),而每个SM又由许多CUDA核心组成。这些核心可以同时运行多线程,形成大规模并行处理环境。因此,在设计CUDA程序时需要合理分配和调度线程以实现高效计算。 在CUDA编程中通常使用扩展了C/C++的CUDA C或CUDA C++语言,支持GPU特有的操作如`__global__`声明可在GPU上执行函数、`__device__`用于设备端定义及`__host__`用于主机端定义。理解这些关键字及其限制对于创建高效代码至关重要。 线程块(Thread Block)和网格(Grid)是CUDA编程中的重要概念,线程块是由一组同步运行的线程组成的单元,而网格则由多个这样的线程块构成。通过灵活地组织并控制这些结构可以优化数据访问效率,例如使用二维或三维布局来匹配相应维度的数据。 内存管理同样是关键方面之一。GPU具有多种类型的内存如全局、共享、常量及纹理等。合理利用不同种类的内存能够显著提高性能;比如共享内存允许线程块内的快速数据交换但容量有限,而全局内存虽访问速度较慢却能存储大量数据。 CUDA编程还需注意同步问题,因为并行操作可能导致同一区域的数据竞争与不确定性。为此NVIDIA提供了如`__syncthreads()`函数确保内部线程同步及栅栏函数(例如`cudaThreadSynchronize()`)来保证整个GPU的协调性。 实践中还需要关注错误处理和性能优化。CUDA提供了一系列API帮助开发者定位并修复问题,比如使用`cudaGetErrorString()`获取错误信息;而性能调优可能涉及内存访问模式改进、减少数据传输及利用流(Stream)进行异步计算等策略。 通过深入学习与实践相关教程和示例代码可以更好地掌握CUDA编程的各个层面——从基本模型到复杂机制。这不仅有助于理解并行原理,还能有效提升硬件架构的知识水平,最终能够充分利用GPU解决各种复杂的计算问题。
  • SAP事务查询
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    《SAP事务代码查询指南手册》是一本全面解析和指导SAP系统中常用事务代码使用的专业书籍,旨在帮助用户快速掌握并高效运用SAP系统的各项功能。 SAP事务代码速查手册能够帮助用户快速高效地查询SAP的事务代码。
  • 测序
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    《二代测序指南手册》是一本全面介绍高通量基因测序技术的操作、应用及数据分析的专业书籍。 生信分析非常有用,值得推荐。如果有R语言基础会更好。希望这能给从事相关研究的人带来不小的帮助。本来打算免费分享的,但考虑到自己也没有积分,就当是创收吧。呵呵。
  • CUDA入门精通
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    《CUDA入门与精通指南》是一本全面介绍CUDA编程技术的教程,旨在帮助读者掌握利用NVIDIA GPU加速计算的方法和技巧。书中内容由浅入深,适合各个水平的学习者阅读。 NVIDIA在2006年推出了CUDA(计算统一设备架构),使得用户能够利用其GPU进行通用计算,并将并行计算扩展到了普通的显卡上。这样,只需要一台配备GeForce显卡的笔记本电脑就能运行大规模的并行处理程序。使用显卡的一个显著优点是与大型集群相比,功耗低且成本低廉,但性能却非常出色。 以我的笔记本为例,它配备了Geforce 610M 显卡,并通过DeviceQuery 程序测试得到以下硬件参数:计算能力为48X0.95=45.6GFLOPS。而该笔记本的CPU参数如下:四核i5 CPU 的计算能力为2.5GHz*4 = 10 GFLOPS,由此可见,显卡的计算性能是四核 i5 CPU 的4到5倍之间。