《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》是一本深入浅出的CUDA编程教程，专为希望掌握GPU编程技术的初学者而设计。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用图形处理器（GPU）的强大计算能力来解决复杂的科学、工程和数据处理问题。本书作为CUDA编程的经典之作，涵盖了从基础概念到高级应用的全面知识，旨在帮助读者快速上手并深入理解CUDA编程。 在GPU编程领域，CUDA提供了C/C++的编程接口，使得程序员能够直接对GPU进行编程，利用其并行处理能力。书中首先会介绍CUDA编程环境的搭建，包括NVIDIA的开发工具套件CUDA Toolkit的安装和使用，以及如何配置编程环境。此外，还会讲解GPU的基本架构，如流式多处理器（SM）、线程块和网格的概念，这些是理解CUDA并行计算的关键。 接着，书中会详细阐述CUDA编程的核心要素，包括设备内存管理、数据传输、同步机制和核函数。核函数是CUDA编程的核心，它定义了在GPU上执行的并行计算任务。书中将通过丰富的实例来演示如何编写和优化核函数，以及如何利用共享内存提高性能。同时，还会讨论内存层次结构，如全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，以及如何选择合适的内存类型以优化程序性能。 在并行计算中，理解和掌握并行算法的设计与分析至关重要。书中会介绍并行算法设计的基本原则，如工作窃取和负载均衡，并通过案例分析来展示如何将传统算法转化为并行版本。此外，还会讲解如何利用CUDA的硬件特性，如动态并行性和流式处理，来进一步提升并行程序的效率。 除了基础内容外，书中还涵盖了更高级的话题，如错误处理、调试技巧和性能分析工具的使用。对于想要进行高性能计算或深度学习等应用的开发者，书中还会介绍如何利用CUDA进行大规模并行计算，并给出实际项目中的应用示例。 《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》是一本全面且实用的CUDA编程教程，它不仅适合初学者入门，也对有一定经验的开发者有很高的参考价值。通过学习这本书，读者不仅可以掌握CUDA编程的基础知识，还能了解到如何利用GPU的并行计算能力来解决实际问题，从而提升计算效率，推动技术创新。

CUDA学习资料，英文版 The high-performance computing (HPC) landscape is always changing as new technologies and processes become commonplace, and the defnition of HPC changes accordingly. In general, it pertains to the use of multiple processors or computers to accomplish a complex task concurrently with high throughput and effciency. It is common to consider HPC as not only a computing architecture but also as a set of elements, including hardware systems, software tools, programming platforms, and parallel programming paradigms.

CUDA并行程序设计 GPU编程指南 522页 + CUDA C编程权威指南_源码 GPU编程 并发编程

CUDA并行程序设计：GPU编程指南共分为12章。 第1章 超级计算简史 第2章 使用GPU理解并行计算 第3章 CUDA硬件概述 第4章 CUDA环境搭建 第5章 线程网格、线程块以及线程 第6章 CUDA内存处理 第7章 CUDA实践之道 第8章 多CPU和多GPU解决方案 第9章 应用程序性能优化 第10章 函数库和SDK 第11章 规划GPU硬件系统 第12章 常见问题、原因及解决方案

1.注释非常详尽，几乎每个函数都有注释，在CUDA11与VS2019下实现，并行加速效果十分显著！ 2.同时实现了CPU多线程并行计算和CUDA并行计算两个版本，可以通过宏来选择

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MPI CUDA编程.pdf WHAT YOU WILL LEARN What MPI is How to use MPI for inter GPU communication with CUDA and OpenACC What CUDA-aware MPI is What Multi Process Service is and how to use it How to use NVIDIA Tools in an MPI environment How to hide MPI communication times

一、环境配置与测试 二、cuda与OpenCV结合方法 三、代码实例：图像均值滤波和图像反色 3.1 代码 3.2 代码说明 3.3 网格大小与线程块大小的确定 3.3.1 网格与线程块大小的限制 3.3.2 如何确定网格大小与线程块大小？ 3.4 并行与串行的加速比 四、总结

CUDA并行程序设计 GPU编程指南-中文英文高清完整版（各500+页）

修改bodyForce 抽离最终的坐标更新逻辑为kernel函数 添加预取逻辑 thread 128 block=32 * SM 效果目前看的是比较好的 可通过Nvidia课程认证