这两个例子程序都是已经调试好的，大家可以直接编译运行了。配置好VS之后就可以运行了

信息 作为硕士论文的一部分，对C ++中实现的顺序排序算法与CUDA中实现的并行排序算法之间的比较进行了研究。 我们实现了七个算法：双音排序，多步双音排序，自适应双音排序，合并排序，快速排序，基数排序和样本排序。 顺序算法是在使用C ++的CPU上实现的，而并行算法是在使用CUDA平台的GPU上实现的。 我们改进了上述实现，并采用了它们，以便能够对任意长度的输入序列进行排序。 我们在六个不同的输入分布上比较了算法，这些分布包括32位数字，32位键值对，64位数字和64位键值对。 结果表明，基数排序是最快的顺序排序算法，而基数排序和合并排序是最快的并行排序算法（取决于输入分布）。 与顺序实现相比，通过并行实现，我们最多可实现157倍的加速。 作者：DarkoBožidar 导师：TomažDobravec博士 资料下载 结果： : 硕士学位论文（斯洛文尼亚版） ： : usp

CUDA NVIDIA官方手册中文版 通过GPU进行并行计算的朋友不可不看 各种CUDA命令的解释及用法

GPU的cuda中文开发文档，适合于刚入门的初学者学习，

有限差分方法求解Poisson方程代码。包括四个主要函数：5、测试平台下的所有OpenCL设备，现实主要性能和参数；2、测试CPU计算效率；3、测试OpenCL C 在GPU上的运行效率；4、测试OpenCL C++在GPU上的运行效率；5、测试CUDA在GPU上的运行效率。 代码相当简单，可以用来简单测试计算平台的性能，也可作为CUDA和OpenCL的入门参考程序。

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使用CUDA编程实现并行粒子群优化算法，主要运算部分在GPU上实现，CPU实现逻辑控制。并行计算比串行块10倍多，速度快，精度高。

简要介绍异构并行计算业界发展现状及MIC、CUDA编译技术的使用

TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.0.cudnn7.6.zip 下载

TensorRT-7.0.0.11.Ubuntu-16.04.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn7.6.tar.gz 下载