多gpucuda编程

1. 请问,VC都支持使用多线程编程,那为什么要用GPU CUDA这种多路编程的装置谢谢,因为GPU一个小核也是不快的

gpu 浮点运算强

2. gpu高性能编程cuda实战的内容简介

cuda是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，cuda架构能充分发挥gpu的强大计算功能。本书首先介绍了cuda架构的应用背景，并给出了如何配置cuda c的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了cuda c的基本语法和使用模式。通过学习本书，读者可以清楚了解cuda c中每个功能的适用场合，并编写出高性能的cuda软件。本书适合具备c或者c++知识的应用程序开发人员、数值计算库开发人员等，也可以作为学习并行计算的学生和教师的教辅 。

3. cuda并行程序设计 gpu编程指南

你好，
首先，cg，opengl，glsl都是跟计算机图形有关的。cg基本是做渲染的，opengl是一个开源图形库，和微软的direct3d是一样的。glsl是shading
language
，专门用来写shader的，在gpgpu（
general
purpose
gpu）概念出来之前，好多人用glsl来做并行计算。
其次，cuda和opencl是两个专门做gpu运算的库。cuda非常好用，它有自己的nvcc编译器，和各个系统都兼容很好，但是仅限于用于nvidia自己的显卡。opencl虽然任何显卡都可以使用，但是它的gpu的代码要放到单独的一个文本文件中编译，操作上要比cuda要复杂。
最后，其实cuda和opencl学那个多一样，因为并行运算的思想是一样的。推荐你两本书：
1.
programming
massively
parallel
processors
2nd（入门）
2.
cuda
programming
a
developer-'s
guide
to
parallel
computing
with
gpus
（高级一点）
谢谢，望采纳

4. 深度学习需要掌握多深的gpu编程

味着性能越强大。因为显存越大，batch size 就越大，CUDA 核可以更加接近满负荷工作。
更大的显存可以按比例用更大的 Batch size，以此推之：24GB 显存的 GPU 相比 8GB 显存的 GPU 可以用上 3 倍的 batch。
对于长序列来说，语言模型的内存占用增长情况不成比例，因为注意力是序列长度的二次方。
有了这些认识，我们就可以愉快地挑选 GPU 了：
RTX 2060（6GB）：如果你想在业余时间探索深度学习。
RTX 2070 或 2080（8GB）：如果你想认真地研究深度学习，但用在 GPU 上的预算仅为 600-800 美元。8G 的显存可以适用于大部分主流深度学习模型。
RTX 2080Ti（11GB）：如果你想要认真地研究深度学习，不过用在 GPU 上的预算可以到 1200 美元。RTX 2080Ti 在深度学习训练上要比 RTX 2080 快大约 40%。
Titan RTX 和 Quadro RTX 6000（24GB）：如果你经常研究 SOTA 模型，但没有富裕到能买 RTX 8000 的话，可以选这两款显卡。
Quadro RTX 8000（48GB）：恭喜你，你的投入正面向未来，你的研究甚至可能会成为 2020 年的新 SOTA。

5. GPU设备，请问能够先进行CUDA编程吗

CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。 随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。 目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。 CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。 Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。 从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。

6. gpu高性能编程cuda实战的前言

本书介绍了如何利用计算机中图形处理器（Graphics Process Unit, GPU）的强大计算功能来编写各种高性能的应用软件。虽然GPU的设计初衷是用于在显示器上渲染计算机图形（现在仍然主要用于这个目的），但在科学计算、工程、金融以及其他领域中，人们开始越来越多地使用GPU。我们将解决非图形领域中的问题的GPU程序统称为通用GPU程序。值得高兴的是，虽然你需要具备C或者C++的知识才能充分理解本书的内容，但却不需要具备计算机图形学的知识。任何图形学的基础都不要！GPU编程只是使你进一步增强现有的编程技术。
在NVIDIA GPU上编写程序来完成通用计算任务之前，你需要知道什么是CUDA。NVIDIA GPU是基于CUDA架构而构建的。你可以将CUDA架构视为NVIDIA构建GPU的模式，其中GPU既可以完成传统的图形渲染任务，又可以完成通用计算任务。要在CUDA GPU上编程，我们需要使用CUDA C语言。在本书前面的内容中可以看到，CUDA C本质上是对C进行了一些扩展，使其能够在像NVIDIA GPU这样的大规模并行机器上进行编程。
我们为经验丰富的C或者C++程序员编写了本书，这些程序员通常较为熟悉C语言，因此能很轻松地阅读或者编写C代码。本书不仅将进一步增强你的C语言编程能力，而且还能作为使用NVIDIA的CUDA C编程语言的一本快速入门书籍。你既不需要具备任何在大规模软件架构上工作的经验，也不需要有编写过C编译器或者操作系统内核的经历，此外也无需了解ANSI C标准的细枝末节。本书并没有花时间来回顾C语言的语法或者常用的C库函数，例如malloc()或者memcpy()，我们假设你对这些概念已经非常熟悉了。
虽然本书的目的并不是介绍通用的并行编程技术，但你在书中仍将学习到一些通用的并行编模式。此外，本书并不是一本详细介绍CUDA API的参考书，也不会详细介绍在开发CUDA C软件时可以使用的各种工具。因此，我们强烈建议将本书与NVIDIA的免费文档结合起来阅读，例如《NVIDIA CUDA Programming Guide》和《NVIDIA CUDA Best Practices Guide》等。然而，你不用费工夫去收集所有这些文档，因为我们将介绍你需要的所有内容。
不会费太多的周折，CUDA C编程领域欢迎你的到来！

7. 如何使用CUDA 显卡编程

cuda是利用gpu编程。你需要先去下一个visual
studio,然后去cuda官网下一个现在版本的cuda7.0。全部安装好后就可以编程了。cuda是并行编程，利用线程组织架构。有很多教程，你可以去看看。最好的一本书是cuda
by
example。

8. GPU高性能运算之CUDA的编辑推荐

精选典型实用例程，详解CUDA使用细节，重视理论结合实际，介绍并行程序设计方法，深入分析硬件架构，揭示模型与底层映射关系，精心总结优化经验，解析高性能编程技巧。 本书是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识，是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。
本书可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师，使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用本书作为教材。 前言
第1章 GPU通用计算
1.1 多核计算的发展
1.1.1 CPU多核并行
1.1.2 超级计算机、集群与分布式计算
1.1.3 CPU+GPU异构并行
1.2 GPU发展简介
1.2.1 GPU渲染流水线
1.2.2 着色器模型
1.2.3 NVIDIA GPU发展简介
1.3 从GPGPU到CUDA
1.3.1 传统GPGPU开发
1.3.2 CUDA开发
第2章 CUDA基础
2.1 CUDA编程模型
2.1.1 主机与设备
2.1.2 Kernel函数的定义与调用
2.1.3 线程结构
2.1.4 硬件映射
2.1.5 deviceQuery示例
2.1.6 matrixAssign示例
2.2 CUDA软件体系
2.2.1 CUDA C语言
2.2.2 nvcc编译器
2.2.3 运行时APl与驱动APl
2.2.4 CUDA函数库
2.3 CUDA存储器模型
2.3.1 寄存器
2.3.2 局部存储器
2.3.3 共享存储器
2.3.4 全局存储器
2.3 5 主机端内存
2.3.6 主机端页锁定内存
2.3.7 常数存储器
2.3.8 纹理存储器
2.4 CUDA通信机制
2.4.1 同步函数
2.4.2 Volatile关键字
2.4.3 ATOM操作
2.4.4 VOTE操作
2.5 异步并行执行
2.5.1 流
2.5.2 事件
2.6 CUDA与图形学APl互操作
2.6.1 CUDA与OpenGL的互操作
2.6.2 CUDA与Direct3D互操作
2.7 多设备与设备集群
2.7.1 CUDA设备控制
2.7.2 CUDA与openMP
2.7.3 CUDA与集群
第3章 CUDA硬件架构
3.1 NVIDIA显卡构造简介
3.1.1 图形显卡概览
3.1.2 PCI—E总线
3.1.3 显存
3.1.4 GPU芯片
3.2 Tesla图形与计算架构
3.2.1 SPA—TPC—SM
3.2.2 主流GPU架构
3.3 Tesla通用计算模型
3.3.1 数据与指令的加载
3.3.2 warp指令的发射与执行
3.3.3 纹理、渲染和存储器流水线
第4章 CUDA程序的优化
4.1 CUDA程序优化概述
4.2 测量程序运行时间
4.2.1 设备端测时
4.2.2 主机端测时
4.3 任务划分
第5章 综合应用
附录A 安装、配置、编译及调试
附录B 常见问题与解答
附录C 技术规范
附录D C扩展
附录E 数学函数
附录F 纹理拾取
附录G 着色器模型

9. 如何检测GPU个数 要练习CUDA多GPU编程，但不知道机器是不是多GPU，怎么检测啊，求助

1、使用计算机上附带的“维护人员工具”中的“硬件检测工具”
2、在设备管理器中查看显卡驱动，看是否双芯片显卡或双显卡，双核心的都写X2 比如4870 X2。
3、有的主板提供开机侦测GPU个数的BIOS界面。