基于CUDA官方文件翻译，包括cuda编程模型、编程接口、硬件实现、性能指南、C语言扩展、数学函数、纹理获取、计算能力、驱动API等获取等介绍。

针对快速傅里叶算法FFT在图形图像处理和科学计算领域的重要作用，提出了一种基于CUDA的高速FFT计算方法，在分析GPU硬件平台执行模式及FFT算法并行性特征的基础上，采用多线程并行的映射方法实现算法，并从存储层次优化算法。实验结果表明该算法的高效性，优化后的FFT加速比能达到CUFFT库加速比的26倍。

NVIDIA官方的资源已经不能下载了哦 这是最新版 CUDA编解码SDK H265编码和解码都支持的

这个函数NVCC是NVIDIA Cuda编译器NVCC.exe的包装器与Visual Studio编译器结合使用。 在这个 Cuda 之后文件可以编译成内核如果您第一次调用代码，或者使用“nvcc -config”： 1) 它将尝试定位“The NVIDIA GPU Computing Toolkit”，其中可以从www.nvidia.com/object/cuda_get.html下载典型位置： C:\Program Files\NVIDIA GPU 计算工具包\CUDA\v3.2\bin 2）它会尝试定位visual studio编译器典型位置： C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\bin\ 3) 它使用编译器信息创建一个文件 nvccbat.bat。 完成此配置过程后，您可以使用以下命令编译文件： nvcc

VisualSFM是Changchang Wu开发的SFM软件，没有开源代码，只有64位windows版的软件，支持cuda

“ 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

pyCUREVERSE 是一个样板项目，用于使用 Swig 记录 Numpy 的 CUDA 绑定。 pyCUREVERSE 不主张 在现实世界的场景中有任何应用 成为支持 CUDA 的设备上数组的高效反转算法 不过，您可以使用 pyCUDAREVERSE 将任何 CUDA 内核绑定到 numpy 数组（操，CUFFT，CUBLAS，...） 享受 GPU 带来的乐趣 可视化您使用 CUDA 计算的内容（matplotlib、mayavi） 请注意，有pycuda。 pyCUREVERSE 旨在提供尽可能低级别的绑定。 用法 git clone cd pyCUREVERSE vim Makefile (make sure the paths to CUDA are OK) make rename NEWLIBNAME="myAwesomeLib" make python

带有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 Packt发布的具有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 这是Packt发布的的代码存储库。 **使用GPU实时处理复杂图像数据的有效技术** 这本书是关于什么的？ 计算机视觉已在各行各业发生了革命性变化，OpenCV是计算机视觉中使用最广泛的工具，它能够以多种编程语言工作。 如今，在计算机视觉中，需要实时处理大图像，这对于OpenCV本身很难处理。 这就是CUDA发挥作用的地方，它使OpenCV可以利用功能强大的NVDIA GPU。 本书详细介绍了将OpenCV与CUDA集成以用于实际应用。 本书涵盖了以下令人兴奋的功能：了解如何从CUDA程序访问GPU设备的属性和功能 了解如何加快搜索和排序算法 检测图像中的线条和圆形等形状 使用算法探索对象跟踪和检测 在Jetson TX1中使用不同的视频分析技术处理视频 从P

本书以GPGPU技术发展为线索，详细介绍了在发布过程中能够反映其技术现状的三种编程框架机器编程方法。基于OpenGL/GLSL的经典GPGPU技术，NVIDIA的CUDA架构以及跨平台解决方案OpenGL。

GPU高性能编程CUDA实战（CUDA_by_Example）的示例代码