05 2016 档案
摘要:Cuda的编译过程,Device memory和 shared momery
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摘要:由于刚刚开始学习Cuda,还没有整理出一个完整的Cuda类,只是在Nvidia提供的kenerl架构上做修改。 但用于初体验GPU给我们带来的好处也绰绰有余了。 直接贴代码: 代码中,总过使用了CPU的计算和两种GPU的运算,最终的运行结果如下: 可以明显的看出,GPU的运行速度比CPU快很多,并且
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摘要:前言: 由于一直在学习图形学,很多时候,图形学中的计算,如最近碰到的问题,计算随机点的中垂面,每个点的计算K近邻树,都是独立的。如果用GPU并行加速,可能会有好的提速效果。 再加上实验室已有学长对这个领域有比较深入的了解,故想开始学CUDA。 CPU 可以类比于一个强壮的男人,而GPU则是一群小孩,
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