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CUDA高性能运算 今日: 0|主题: 38|排名: 75 

版主: YuHaiyang, cwc
  • 置顶 实验室cuda开发环境性能
    感谢 @cwc 配置实验室cuda编程环境。 192.168.1.100 192.168.1.103 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Found 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "GeForce GTX 550 Ti" CUDA Driver Version / Runtime Version 4.2 / 4.1 CUDA Capability Major/Minor version number: ...
    98196 xmubingo 发表于 2012-3-13 CUDA高性能运算
  • 置顶 精华 清华大学CUDA课程
    非常好的PPT。深入浅出。
    26268 xmubingo 发表于 2012-7-23 CUDA高性能运算
  • 置顶 精华 《深入浅出谈CUDA》- PDF
    这个文档写得很好。 里边有两个版本,一个是别人整理的,一个是我直接从网页上转成pdf的。 目录: · CUDA简介 · 安装CUDA · 第一个CUDA程序 · 改良第一个程序 · 第二个CUDA程序 · GPU的已经架构
    06911 xmubingo 发表于 2012-8-11 CUDA高性能运算
  • CUDA并行编程的一个例子
    CUDA ,MPI,Hadoop都是并行运算的工具。 CUDA是基于GPU芯片计算。 简单这么理解。GPU有很多个核(几百个),每个核可以跑一个线程,多个线程组成一个单位叫做块。 我们可以举个例子: 有三个向量 int a[10], b[10], c[10]; 我们要计算a和b的向量之和存放到c中。 一般C语言:CUDA编程做法: GPU中的每个线程(核)有一个独立序 ...
    716121 xmubingo 发表于 2012-2-29 CUDA高性能运算
  • 精华 cuda编程需要注意的
    在编写cuda代码时,由于并行处理都是在GPU端,如果在设备端代码中不加捕捉异常的话,即使在GPU端运行出错了,你也不会知道出错了。GPU端的代码又不好调试,因此知道怎么在GPU端的代码添加异常捕捉是非常有必要的,当然这和在cup端的不太一样。以下是一段异常捕捉代码,供大家参考:在代码前端,要记得声明函数,想要 ...
    810781 cwc 发表于 2012-3-14 CUDA高性能运算
  • mapreduce与cuda之我见
    过去的两个星期,一星期研究MapReduce,一星期研究CUDA。可以说对这两个并行界的明星有了一点粗浅的认识。在这里我就这两个星期来的所感与大家分享。 框架: 在 CUDA 的架构下,一个程序分为两个部份:host 端和 device 端。Host 端是指在 CPU 上执行的部份,而 device 端则是在显示芯片上执行的部份。 ...
    47300 cwc 发表于 2012-3-9 CUDA高性能运算
  • CUDA读物(第二波)
    学习材料选自 http://developer.nvidia.com/cuda/gpu-computing-webinars http://developer.nvidia.com/cuda/nvidia-gpu-computing-documentation CUDA入门 程序优化 1. 存储优化 share memory优化视频,太小气了,没PPT http://developer.download.nvidia.com/CUDA/training/sharedmemoryusage_july2011.mp4 Warp对 ...
    44895 xmubingo 发表于 2012-8-7 CUDA高性能运算
  • cuda优化参考
    http://www.cppblog.com/hktk/category/11855.html cuda优化参考,很有价值
    44121 YuHaiyang 发表于 2012-3-31 CUDA高性能运算
  • Hadoop和CUDA的联合,有人试试么?
    这个有个例子,他们应该搞定了。 Hadoop + CUDA http://wiki.apache.org/hadoop/CUDA%20On%20Hadoop
    45565 xmubingo 发表于 2012-9-24 CUDA高性能运算
  • GPU校园编程比赛,nvidia官方举办
    http://www.nvidia.cn/object/cuda-contest-2012-cn.html 请同学们积极参加,实验室给予硬件和经费支持。 其中命题的两个题目,均鼓励同学们尝试,题目一(块三对角线性代数方程组的 GPU 加速求解)适合数学基础较好的同学尝试,题目二(GPU 加速 CAPTCHA 字符识别),适合对图像处理感兴趣的同学参加。 自选题目有以下 ...
    26404 zouquan 发表于 2012-5-17 CUDA高性能运算
  • [矩阵分解]cuBLAS—矩阵乘法
    来自附件中ppt(ppt下载自网络) 韩国人的一个cuBLAS入门。比对了多种方法(cpu, blas, gsl_blas, mkl, gpu)实现矩阵乘法。 特别对于密集和稀疏矩阵,他们推荐了工具。 Dense matrix Jacket http://www.accelereyes.com/ Acceleware http://www.acceleware.com/matrix-solvers CULA http://www.culatools. ...
    25071 xmubingo 发表于 2012-5-11 CUDA高性能运算
  • CUDA读物
    just推荐。 http://developer.nvidia.com/cuda/gpu-computing-webinars 这上面有许多学习资料。
    34713 xmubingo 发表于 2012-2-26 CUDA高性能运算
  • CUDA在Nvidia官网的不同入口
    一个是http://www.nvidia.com/object/cuda_home_new.html 另一个是http://developer.nvidia.com/category/zone/cuda-zone 我们暂且把他们称作www开头和dev开头。 www点击cuda zone得到的cuda toolkit和dev点击cuda toolkit得到的内容不一致。 根据比较。显然dev的入口得到的内容更加丰富,完全是给开发者的,所以前缀才 ...
    04322 xmubingo 发表于 2012-8-8 CUDA高性能运算
  • 中科院CUDA集群方案
    13971 xmubingo 发表于 2012-8-2 CUDA高性能运算
  • [求助]矩阵求导相关问题
    求解释上面论文中第三页中 到 的推导过程? 以及,以下图片中第2步的解法: 上图的文本 求助。。。。。。
    44438 xmubingo 发表于 2012-7-19 CUDA高性能运算
  • cuda包
    传说自带CUBLAS http://developer.nvidia.com/cublas 谁试试看? 呼唤有同学来尝试使用,写使用文档者重赏! 1. http://www.culatools.com/ 2. http://icl.cs.utk.edu/magma/index.html 官方汇总的工具包,我们都应该学习一下,学会每一种后分享给大家都有奖 http://developer.nvidia.com/gpu-accelerated-libraries h ...
    13819 zouquan 发表于 2012-5-3 CUDA高性能运算
  • CUDA 文档
    178 YuHaiyang 发表于 2012-4-24 CUDA高性能运算 阅读权限 20
  • CUDA在生物信息学上的应用
    http://www.nvidia.com/object/tesla_bio_workbench.html Molecular Dynamics & Quantum Chemistry • ACEMD • AMBER • BigDFT (ABINIT) (news) • GROMACS • HOOMD • LAMMPS • NAMD • TeraChem (Quantum Chemistry) • VMD Bio Informatics  ...
    13894 xmubingo 发表于 2012-4-8 CUDA高性能运算
  • CUDA培训教材
    这是上次培训使用的教材,还有一些培训视频我就放实验室306,要看的同学可以过去拿。
    44512 花思谢 发表于 2013-7-16 CUDA高性能运算
  • 单显卡写CUDA程序,解除5s运行时间限制
    在写CUDA程序时,如果电脑只有一块N卡,那么windows操作系统下会有一个运行时间限制,官方说大概是5s左右(Linux下未知)。 以下是CUDA官方问答页面里的中文原文: 通过增加注册表字段,可以解除这个时间限制,代价是在CUDA程序运行时显示器不会响应鼠标键盘,直到程序运行结束恢复响应,所以如果不确定程序要跑多久, ...
    14811 shixiang 发表于 2017-2-12 CUDA高性能运算
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