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

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