多gpucuda編程

1. 請問,VC都支持使用多線程編程,那為什麼要用GPU CUDA這種多路編程的裝置謝謝,因為GPU一個小核也是不快的

gpu 浮點運算強

2. gpu高性能編程cuda實戰的內容簡介

cuda是一種專門為提高並行程序開發效率而設計的計算架構。在構建高性能應用程序時，cuda架構能充分發揮gpu的強大計算功能。本書首先介紹了cuda架構的應用背景，並給出了如何配置cuda c的開發環境。然後通過矢量求和運算、矢量點積運算、光線跟蹤、熱傳導模擬等示例詳細介紹了cuda c的基本語法和使用模式。通過學習本書，讀者可以清楚了解cuda c中每個功能的適用場合，並編寫出高性能的cuda軟體。本書適合具備c或者c++知識的應用程序開發人員、數值計算庫開發人員等，也可以作為學習並行計算的學生和教師的教輔 。

3. cuda並行程序設計 gpu編程指南

你好，
首先，cg，opengl，glsl都是跟計算機圖形有關的。cg基本是做渲染的，opengl是一個開源圖形庫，和微軟的direct3d是一樣的。glsl是shading
language
，專門用來寫shader的，在gpgpu（
general
purpose
gpu）概念出來之前，好多人用glsl來做並行計算。
其次，cuda和opencl是兩個專門做gpu運算的庫。cuda非常好用，它有自己的nvcc編譯器，和各個系統都兼容很好，但是僅限於用於nvidia自己的顯卡。opencl雖然任何顯卡都可以使用，但是它的gpu的代碼要放到單獨的一個文本文件中編譯，操作上要比cuda要復雜。
最後，其實cuda和opencl學那個多一樣，因為並行運算的思想是一樣的。推薦你兩本書：
1.
programming
massively
parallel
processors
2nd（入門）
2.
cuda
programming
a
developer-'s
guide
to
parallel
computing
with
gpus
（高級一點）
謝謝，望採納

4. 深度學習需要掌握多深的gpu編程

味著性能越強大。因為顯存越大，batch size 就越大，CUDA 核可以更加接近滿負荷工作。
更大的顯存可以按比例用更大的 Batch size，以此推之：24GB 顯存的 GPU 相比 8GB 顯存的 GPU 可以用上 3 倍的 batch。
對於長序列來說，語言模型的內存佔用增長情況不成比例，因為注意力是序列長度的二次方。
有了這些認識，我們就可以愉快地挑選 GPU 了：
RTX 2060（6GB）：如果你想在業余時間探索深度學習。
RTX 2070 或 2080（8GB）：如果你想認真地研究深度學習，但用在 GPU 上的預算僅為 600-800 美元。8G 的顯存可以適用於大部分主流深度學習模型。
RTX 2080Ti（11GB）：如果你想要認真地研究深度學習，不過用在 GPU 上的預算可以到 1200 美元。RTX 2080Ti 在深度學習訓練上要比 RTX 2080 快大約 40%。
Titan RTX 和 Quadro RTX 6000（24GB）：如果你經常研究 SOTA 模型，但沒有富裕到能買 RTX 8000 的話，可以選這兩款顯卡。
Quadro RTX 8000（48GB）：恭喜你，你的投入正面向未來，你的研究甚至可能會成為 2020 年的新 SOTA。

5. GPU設備，請問能夠先進行CUDA編程嗎

CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)，顯卡廠商NVidia推出的運算平台。 CUDA是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序於是就可以在支持CUDA的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言，包括FORTRAN以及C++。 隨著顯卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。 目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia顯卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合並行計算，而且數值計算的速度遠遠優於CPU。 CUDA的SDK中的編譯器和開發平台支持Windows、Linux系統，可以與Visual Studio2005集成在一起。 Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬體的直接訪問介面，而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力，使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。 從CUDA體系結構的組成來說，包含了三個部分：開發庫、運行期環境和驅動（表2）。

6. gpu高性能編程cuda實戰的前言

本書介紹了如何利用計算機中圖形處理器（Graphics Process Unit, GPU）的強大計算功能來編寫各種高性能的應用軟體。雖然GPU的設計初衷是用於在顯示器上渲染計算機圖形（現在仍然主要用於這個目的），但在科學計算、工程、金融以及其他領域中，人們開始越來越多地使用GPU。我們將解決非圖形領域中的問題的GPU程序統稱為通用GPU程序。值得高興的是，雖然你需要具備C或者C++的知識才能充分理解本書的內容，但卻不需要具備計算機圖形學的知識。任何圖形學的基礎都不要！GPU編程只是使你進一步增強現有的編程技術。
在NVIDIA GPU上編寫程序來完成通用計算任務之前，你需要知道什麼是CUDA。NVIDIA GPU是基於CUDA架構而構建的。你可以將CUDA架構視為NVIDIA構建GPU的模式，其中GPU既可以完成傳統的圖形渲染任務，又可以完成通用計算任務。要在CUDA GPU上編程，我們需要使用CUDA C語言。在本書前面的內容中可以看到，CUDA C本質上是對C進行了一些擴展，使其能夠在像NVIDIA GPU這樣的大規模並行機器上進行編程。
我們為經驗豐富的C或者C++程序員編寫了本書，這些程序員通常較為熟悉C語言，因此能很輕松地閱讀或者編寫C代碼。本書不僅將進一步增強你的C語言編程能力，而且還能作為使用NVIDIA的CUDA C編程語言的一本快速入門書籍。你既不需要具備任何在大規模軟體架構上工作的經驗，也不需要有編寫過C編譯器或者操作系統內核的經歷，此外也無需了解ANSI C標準的細枝末節。本書並沒有花時間來回顧C語言的語法或者常用的C庫函數，例如malloc()或者memcpy()，我們假設你對這些概念已經非常熟悉了。
雖然本書的目的並不是介紹通用的並行編程技術，但你在書中仍將學習到一些通用的並行編模式。此外，本書並不是一本詳細介紹CUDA API的參考書，也不會詳細介紹在開發CUDA C軟體時可以使用的各種工具。因此，我們強烈建議將本書與NVIDIA的免費文檔結合起來閱讀，例如《NVIDIA CUDA Programming Guide》和《NVIDIA CUDA Best Practices Guide》等。然而，你不用費工夫去收集所有這些文檔，因為我們將介紹你需要的所有內容。
不會費太多的周折，CUDA C編程領域歡迎你的到來！

7. 如何使用CUDA 顯卡編程

cuda是利用gpu編程。你需要先去下一個visual
studio,然後去cuda官網下一個現在版本的cuda7.0。全部安裝好後就可以編程了。cuda是並行編程，利用線程組織架構。有很多教程，你可以去看看。最好的一本書是cuda
by
example。

8. GPU高性能運算之CUDA的編輯推薦

精選典型實用常式，詳解CUDA使用細節，重視理論結合實際，介紹並行程序設計方法，深入分析硬體架構，揭示模型與底層映射關系，精心總結優化經驗，解析高性能編程技巧。 本書是全國第一本全面介紹CUDA軟硬體體系架構的書籍。全面介紹使用CUDA進行通用計算所需要的語法、硬體架構、程序優化技巧等知識，是進行GPU通用計算程序開發的入門教材和參考書。
本書可作為CUDA的學習入門和編程參考書，主要面向從事高性能計算的程序員與工程師，使用GPU加速專業領域計算的科研人員，以及對GPU通用計算感興趣的程序員。開設相關課程的高等院校與科研機構也可選用本書作為教材。 前言
第1章 GPU通用計算
1.1 多核計算的發展
1.1.1 CPU多核並行
1.1.2 超級計算機、集群與分布式計算
1.1.3 CPU+GPU異構並行
1.2 GPU發展簡介
1.2.1 GPU渲染流水線
1.2.2 著色器模型
1.2.3 NVIDIA GPU發展簡介
1.3 從GPGPU到CUDA
1.3.1 傳統GPGPU開發
1.3.2 CUDA開發
第2章 CUDA基礎
2.1 CUDA編程模型
2.1.1 主機與設備
2.1.2 Kernel函數的定義與調用
2.1.3 線程結構
2.1.4 硬體映射
2.1.5 deviceQuery示例
2.1.6 matrixAssign示例
2.2 CUDA軟體體系
2.2.1 CUDA C語言
2.2.2 nvcc編譯器
2.2.3 運行時APl與驅動APl
2.2.4 CUDA函數庫
2.3 CUDA存儲器模型
2.3.1 寄存器
2.3.2 局部存儲器
2.3.3 共享存儲器
2.3.4 全局存儲器
2.3 5 主機端內存
2.3.6 主機端頁鎖定內存
2.3.7 常數存儲器
2.3.8 紋理存儲器
2.4 CUDA通信機制
2.4.1 同步函數
2.4.2 Volatile關鍵字
2.4.3 ATOM操作
2.4.4 VOTE操作
2.5 非同步並行執行
2.5.1 流
2.5.2 事件
2.6 CUDA與圖形學APl互操作
2.6.1 CUDA與OpenGL的互操作
2.6.2 CUDA與Direct3D互操作
2.7 多設備與設備集群
2.7.1 CUDA設備控制
2.7.2 CUDA與openMP
2.7.3 CUDA與集群
第3章 CUDA硬體架構
3.1 NVIDIA顯卡構造簡介
3.1.1 圖形顯卡概覽
3.1.2 PCI—E匯流排
3.1.3 顯存
3.1.4 GPU晶元
3.2 Tesla圖形與計算架構
3.2.1 SPA—TPC—SM
3.2.2 主流GPU架構
3.3 Tesla通用計算模型
3.3.1 數據與指令的載入
3.3.2 warp指令的發射與執行
3.3.3 紋理、渲染和存儲器流水線
第4章 CUDA程序的優化
4.1 CUDA程序優化概述
4.2 測量程序運行時間
4.2.1 設備端測時
4.2.2 主機端測時
4.3 任務劃分
第5章 綜合應用
附錄A 安裝、配置、編譯及調試
附錄B 常見問題與解答
附錄C 技術規范
附錄D C擴展
附錄E 數學函數
附錄F 紋理拾取
附錄G 著色器模型

9. 如何檢測GPU個數 要練習CUDA多GPU編程，但不知道機器是不是多GPU，怎麼檢測啊，求助

1、使用計算機上附帶的「維護人員工具」中的「硬體檢測工具」
2、在設備管理器中查看顯卡驅動，看是否雙晶元顯卡或雙顯卡，雙核心的都寫X2 比如4870 X2。
3、有的主板提供開機偵測GPU個數的BIOS界面。