① 怎樣學好 GPU 編程目前有哪些流行的 shader 語言
推薦你看《GPU高性能編程CUDA實戰》
英文原書名是：CUDA by Example:an Introction to General-Purpose GPU Programming
作者非常有名，是NVIDIA公司CUDA高級工程師Jason Sanders和Edward Kandrot
《GPU高性能編程CUDA實戰》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。
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。
② 如何通過OpenGL編程將GPU用於通用計算任務
隨著現代圖形處理器(GPU)可編程能力及性能的提高，應用開發商們一直希望圖形硬體可以解決以前只有通用CPU才能完成的高密集計算任務。盡管利用通用GPU進行計算很有發展前景，但傳統圖像應用編程介面仍然將GPU抽象成一個包括紋理、三角形和像素在內的圖像繪制器。尋找一種能夠使用這些基本元素的映射演算法並不是一項簡單的操作，即便對最先進的圖形開發商而言也是如此。
幸運的是，基於GPU的計算從概念上講很容易理解，並且現有多種高級語言和軟體工具可以簡化GPU的編程工作。但是，開發商必須首先了解GPU在圖像繪制過程中是如何工作的，然後才能確定可用於計算的各個組件。
在繪制圖像時，GPU首先接收宿主系統以三角頂點形式發送的幾何數據。這些頂點數據由一個可編程的頂點處理器進行處理，該處理器可以完成幾何變換、亮度計算等任何三角形計算。接下來，這些三角形由一個固定功能的光柵器轉換成顯示在屏幕上的單獨「碎片(fragment)」。在屏幕顯示之前，每個碎片都通過一個可編程的碎片處理器計算最終顏色值。
③ GPU編程常識求助：cg、opencv、opengl、cuda、glsl等
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：
Programming Massively Parallel Processors 2nd（入門）
CUDA Programming A Developer-'s Guide to Parallel Computing with GPUs （高級一點）
謝謝，望採納
④ GPU和GPU編程是什麼，從什麼地方入手
我不明白你所謂的GPU編程是什麼意思。GPU是圖形處理器，就是顯卡上面的那個最大的黑色方塊。裡面集成了一套系統的運算指令（應該是類似匯編一類的低級語言編譯的），沒聽說過中國有人做這個指令集的。最多是調用相關指令集（這個都少見的很）。個人理解，C++很難實現，語言級別太高，C的話理論上可以，但是估計也不會有人用C語言做這個。然後勸你一句，如果你說的GPU和我說的是一個的話，還是學點別的吧。
⑤ 可編程gpu如何編程
GPU沒有可編程性。
現在GPU用於通用計算方面，都要用一個平台將代碼轉換為GPU能識別的矢量流，這也就是Nvidia的CUDA平台最主要的功能。所以，GPU編程簡單來說就是用高級語言編寫運算語句，再放進CUDA，扔給GPU計算。
⑥ GPU是什麼GPU編程是什麼
GPU是相對於CPU的一個概念，由於在現代的計算機中（特別是家用系統，游戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。 GPU的作用 GPU是顯示卡的「心臟」，也就相當於CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區別依據。2D顯示晶元在處理3D圖像和特效時主要依賴CPU的處理能力，稱為「軟加速」。3D顯示晶元是將三維圖像和特效處理功能集中在顯示晶元內，也即所謂的「硬體加速」功能。顯示晶元通常是顯示卡上最大的晶元（也是引腳最多的）。現在市場上的顯卡大多採用NVIDIA和ATI兩家公司的圖形處理晶元。 於是NVIDIA公司在1999年發布GeForce 256圖形處理晶元時首先提出GPU的概念。GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，並進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時。GPU所採用的核心技術有硬體T&L、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體T&L技術可以說是GPU的標志。 簡單說GPU就是能夠從硬體上支持T&L（Transform and Lighting，多邊形轉換與光源處理）的顯示晶元，因為T&L是3D渲染中的一個重要部分，其作用是計算多邊形的3D位置和處理動態光線效果，也可以稱為「幾何處理」。一個好的T&L單元，可以提供細致的3D物體和高級的光線特效；只大多數PC中，T&L的大部分運算是交由CPU處理的(這就也就是所謂的軟體T&L)，由於CPU的任務繁多，除了T&L之外，還要做內存管理、輸入響應等非3D圖形處理工作，因此在實際運算的時候性能會大打折扣，常常出現顯卡等待CPU數據的情況，其運算速度遠跟不上今天復雜三維游戲的要求。即使CPU的工作頻率超過1GHz或更高，對它的幫助也不大，由於這是PC本身設計造成的問題，與CPU的速度無太大關系。 GPU最大的優勢在於其提供的並行運算。通俗點，就是增加了處理圖形計算的計算單元。
⑦ 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