cuda并行程序设计pdf

⑴ 并行计算，有没有人会这个

我会。

入门的话推荐你学习下MPI编程，

目前并行计算基本上有:MPI、OPENMP、OPENCL、OPENGL、CUDA

你只是想体验的话用OPENMP最省事了，一句话就可以达到并行的效果

代码我可以给你，但你要配好环境。先给你裸敲一个hello world的MPI程序吧

#include<stdio.h>
#include<mpi.h>
intmain(intargc，char*argv[])
{
intmypid,numprocs;
MPI_Init(&argc,&argv);//并行开始
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);//获取进程数
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&mypid);//获取本进程ID号
printf("helloworld!iam%dprocessof%dprocesses",mypid,numporcs);
MPI_Finalize();//并行结束
}

这就是MPI版的hello world 程序，你需要在编译的时候确定同时打开几个进程，比如说4个，程序可能运行结果为：

hello world! i am 2 process of 4 processes

hello world! i am 1 process of 4 processes

hello world! i am 0 process of 4 processes

hello world! i am 3 process of 4 processes

为什么说可能呢，因为四个进程同时在执行上面的那段代码，哪个进程先结束哪个就先输出就这个道理。

想学并行编程的话，建议你在linux下学习。

望采纳

⑵ CUDA架构的简介

NVIDIA®(英伟达™) CUDA™是一款革命性的并行计算架构。作为一项同时支持硬件和软件的技术，CUDA 可利用图形处理器中的多颗计算核心进行通用计算处理工作，计算性能可获得显着提升。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++。计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA®（英伟达™）发明了CUDA并行计算架构，该架构现已应用于GeForce®（精视™）、ION™（翼扬™）、Quadro以及Tesla GPU（图形处理器）上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。
在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速，其中不乏Elemental Technologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。
在科研界，CUDA一直受到热捧。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。
在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。
CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起。全球财富五百强企业现在已经安装了700多个GPU集群，这些企业涉及各个领域，例如能源领域的斯伦贝谢与雪佛龙以及银行业的法国巴黎银行。
随着微软Windows 7与苹果Snow Leopard操作系统即将问世，GPU计算必将成为主流。在这些全新的操作系统中，GPU将不仅仅是图形处理器，它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。

⑶ 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

⑷ 有没有一本讲解gpu和CUDA编程的经典入门书籍

CUDA自带的编程手册就是最好的书籍，因为目前市场上你看到的精典书籍,对于一些架构的描述都已经过时了，怕你看完，如果对架构原理了解不透彻，反而容易误入歧途，走火入魔。