本资源为Vitis-AI3.0版本docker镜像的.tar文件的下载链接，适用于NVIDIA显卡硬件平台，内置pytorch量化编译器镜像以及pytorch优化器镜像 使用方法： 使用docker load指令将镜像文件导入后（导入后可以使用docker tag指令改名），再按照官方手册中的使用方法即可 docker镜像生成过程： 按照官方github提供的3.0.0.001版本源代码中的dockerfile进行docker创建 以NVIDIA提供的nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04镜像为基础 仅修改apt、python、conda为国内下载源，其他未作变动 dockerfile修改内容： 参考文章https://blog.csdn.net/qq_36745999/article/details/129920225

本研究尝试通过使用最新的多核多CPU系统在陡峭的三维隔离山上进行大涡模拟（LES）。 结果，发现1）使用大约5000万个网格点进行湍流模拟是可行的； 2）使用该系统导致了很高的计算速度，超过了单个CPU所达到的并行计算速度在最新的超级计算机之一上。 此外，LES是通过使用多GPU系统进行的。 这些仿真的结果揭示了以下发现：1）使用NVDIA:registered:Tesla M2090或M2075的多GPU环境可以在多达约5000万个网格点的模型中模拟湍流。 2）多GPU环境实现的计算速度超过了并行计算的速度，并行计算使用的是最新超级计算机之一的4至6个CPU。

Delve into the Broadcom VideoCore GPU used on the Raspberry Pi and master topics such as OpenGL ES and OpenMAX. Along the way, you’ll also learn some Dispmanx, OpenVG, and GPGPU programming. The author, Jan Newmarch bumped into a need to do this kind of programming while trying to turn the RPi into a karaoke machine: with the CPU busting its gut rendering MIDI files, there was nothing left for showing images such as karaoke lyrics except for the GPU, and nothing really to tell him how to do it. Raspberry Pi GPU Audio Video Programming scratches his itch and since he had to learn a lot about RPi GPU programming, he might as well share it with you. What started as a side issue turned into a full-blown project of its own; and this stuff is hard. What You'll Learn Use Dispmanx and EGL on Raspberry Pi Work with OpenMAX and its components, state, IL Client Library, * * Buffers, and more on RPi Process images and video on RPi Handle audio on RPi Render OpenMAX to OpenGL on the RPi Play multimedia files on the RPi Use OpenVG for text processing and more Master overlays Who This Book Is For You should be comfortable with C programming and at least some concurrency and thread programming using it. This book is for experienced programmers who are new or learning about Raspberry Pi. Table of Contents Chapter 1: Introduction to the Raspberry Pi Chapter 2: Khronos Group Chapter 3: Compiling Programs for the Raspberry Pi Chapter 4: Dispmanx on the Raspberry Pi Chapter 5: EGL on the Raspberry Pi Chapter 6: OpenGL ES on the Raspberry Pi Chapter 7: OpenMAX on the Raspberry Pi Concepts Chapter 8: OpenMAX Components on the Raspberry Pi Chapter 9: OpenMAX on the Raspberry Pi State Chapter 10: OpenMAX IL Client Library on the Raspberry Pi Chapter 11: OpenMAX Buffers on the Raspberry Pi Chapter 12: Image Processing on the Raspberry Pi Chapter 13: OpenMAX Video Processing on the Raspberry Pi Chapter 14: OpenMAX Audio on the Raspberry Pi Chapter 15: Rendering OpenMAX to OpenGL on the Raspberry Pi Chapter 16: Playing Multimedia Files on the Raspberry Pi Chapter 17: Basic OpenVG on the Raspberry Pi Chapter 18: Text Processing in OpenVG on the Raspberry Pi Chapter 19: Overlays on the Raspberry Pi

SIFT-GPU A CUDA implementation of SIFT： 配置 （待完成）见SIFT-GPU配置教程 测试 1.Release 模式 cd bin ./SimpleSIFT.exe Release模式，输出结果： [GPU VENDOR]: NVIDIA Corporation 1717MB TEXTURE: 16384 Image size : 800x600 Image loaded : ../data/800-1.jpg Features: 3358 Features MO: 3923 Image size : 640x480 Image loaded : ../data/640-1.jpg Features: 2383 Features MO: 2791 2279 sift matches were

安卓下使用OpenCL进行GPU编程，测试平台为Nokia N1平板，GPU为PowerVR

openmm, OpenMM是一种使用高性能GPU代码进行分子模拟的工具包 : 高性能分子动态库简介OpenMM 是一个用于分子模拟的工具包。 它可以以用作运行模拟的独立应用程序，也可以以作为你自己的代码调用的库。 它提供了极端灵活性( 通过自定义力和积分器) 。开放性和高性能( 尤其是最近的gpu

精通GPU-利用CUDA加速图像处理，提升缺陷检测精度，CSDN CSDN组织关于GPU 方面的视频

资源是PDF的，NVIDIA的GPU Gems 123，资源难得，对开发图形的同学很有帮助哦，希望对大家有所帮助

本文主要内容：   数据并行：它是什么，以及如何利用它？   ◦工作负载特征执行模型/ GPU体系结构   ◦MIMD（SPMD），SIMD，SIMTGPU编程模型   ◦OpenCLModernGPU微体系结构简介   ◦即可编程GPU管道，而不是它们的固定功能前辈高级主题:(时间允许）   ◦GPU的限制：它们能做什么，不能做什么   ◦GPU的未来：我们从哪里开始

强烈推荐大家看看这本书，这个人写的很棒，作者叫康玉之。不买的话pdf的也是很好的他写的比较浅适合入门，但是很仔细。 好像是国内第一本系统介绍Cg（C for graphic）语言的书。不要跟我说有NVIDIA的，那时翻译外国人的。至少国内我没有看到中国人自己写的。这好像是第一本。 这本书对体绘制和光线投射算法讲的很不错呀。看看，看看就知道了。是基于GPU的，一些高性能计算的。