随着COSMO-Sky Med、Terra SAR-X等高分辨率SAR卫星的投入使用,SAR数据处理的计算量呈现几何级数增长趋势,对计算资源的要求越来越高,文中通过实验表明,基于图形处理单元(GPU)的并行计算技术可以大大提高星载SAR影像数据重采样计算的效率。

GPU高性能编程CUDA实战中文版.pdf

| | 什么是新的？ ThunderGBM获得了IEEE计算机协会出版委员会颁发的IEEE并行和分布式系统事务奖（2019年最佳论文奖）（在987篇论文中，有1篇是因为“ Zeyi Wen ^，Jiahuaai Shi *，Bingsheng He，Jian Chen，Kotagiri Ramamohanarao和李勤彬*，“为高效梯度提升决策树训练开发GPU”，IEEE并行和分布式系统交易，第30卷，第12期，2019年，第2706-2717页。”）。 查看更多详细信息： ， 总览 ThunderGBM的任务是帮助用户轻松有效地应用GBDT和随机森林来解决问题。 ThunderGBM利用G

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win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）-附件资源

包含全部《GPU高性能计算之CUDA》一书的源代码，值得一看。

“ Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll’; dlerror: cudart64_100.dll not found”也看了许多的文章，都是讲tensorflow与cuda版本不匹配的问题， 只是将要重新安装匹配的文件，没有讲如何具体的解决这个问题。 而且我查了官网我的显卡及软件版本都是没有问题的，另外我尝试安装了CUDA 9.0 和10.0 版本， tensorflow 1.14 和 2.0 版本都不能解决这个问题。 最后没办法，从同学电脑里面复制了一个cudart64_100.dll文件， 实测 import tensorflow

中文书名：《大规模并行处理器编程实战》，胡文美的书，很好的学习cuda的书。《大规模并行处理器编程实战》介绍了学生和专业人员都适合的并行编程与gpu体系结构的基本概念，详细剖析了编写并行程序所需的各种技术，用案例研究说明了并行程序设计的整个开发过程，即从计算思想开始，直到最终实现高效可行的并行程序。

非常简单的例子，把后缀改成.cu，安装好vs、opencv和cuda就能运行。cpu内存读取图片（单通道），拷贝到gpu纹理内存，再取出来放回cpu内存，主要体会关于内存的操作。非常适合初学者。

cuDNN-Developer-Guide中文版，是cuDNN-Developer-Guide是中文版本。CUDNN是基于CUDA SDK开发的一套面向深度学习的基础库，其上是tensorRT。