cuda编程入门（cuda编程入门的书籍）

今天给各位分享cuda编程入门的知识，其中也会对cuda编程入门的书籍进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、有没有一本讲解gpu和CUDA编程的经典入门书籍
• 2、cuda给变量赋零值
• 3、mfc和cuda编程是
• 4、CUDA编程:操作PTX文件
• 5、CUDA编程基础——Grid、Block、Thread
• 6、CUDA是什么

有没有一本讲解gpu和CUDA编程的经典入门书籍

1、(3) CUDA 是NVidia公司专门针对他们开发的GPU进行并行运算的一个工具。它本身基于C语言和一部分c++，和OpenCL是现在两个最普遍应用的GPGPU的编程工具。谢谢，希望能帮到你。

2、OpenCL虽然任何显卡都可以使用，但是它的GPU的代码要放到单独的一个文本文件中编译，操作上要比CUDA要复杂。最后，其实CUDA和OpenCL学那个多一样，因为并行运算的思想是一样的。

3、这本书好，绝对是CUDA编程的一个必不可少的工具书。但是我建议楼主读原著的英文版的更好一点，中文版的翻译有的地方并不准确。

4、首先推荐的一本书的周志华的《机器学习》，网称西瓜书，这是机器学习领域的经典入门教材之一，是一本大而全的书！内容中有用到西瓜举例子。

cuda给变量赋零值

1、方法如下：CPU和GPU之间1）CPU-GPU从CPU向GPU传输数据，最为人熟知的就是cudaMemcpy了。默认情况下，数据是从系统的分页内存先到锁页内存，然后再到GPU显存。因此如果显式指定使用锁页内存，是可以加快数据传输速度的。

2、cuda找出大于某个值的所有数据的方法：在主机内存申请一个数据，数组的大小为256，然后给其赋初始值，然后用cudaMemcpy函数拷贝，用timeh头文件里面获取时间，但是在cudaMemcpy前后获取的时间一致。

3、调用kernel函数的时候输出结果内存块不是在device端。有时候程序代码过长容易忘记调用kernel传入的参数必须是都是在device端的，为了防止使用错误的内存数据，可以在变量命名的时候加上_host，_device后缀用来区分。

4、例如，对于包含 500 个元素的数组和包含 250 个线程的网格，网格中索引为 20 的线程将执行如下操作：CUDA 提供一个可给出网格中线程块数的特殊变量： gridDim.x 。

5、如果该内存块已经存在于空闲池中，则会立即返回给PyTorch，并用于存储张量。但是，如果没有足够的空闲内存，则CUDA内存管理器将查看哪些内存块可以被释放以腾出足够的空间来满足请求。

mfc和cuda编程是

我们需要对默认项目进行一些修改，点击“下一步”，我们设置一个空的MFC项目，选择“单个文档”和“MFC标准”：点击“完成”。

MFC（Microsoft Foundation class）微软基本类（库），它是一个面向对象的应用程序架构。程序员利用它可以很方便搭建应用程序框架。

MFC是C++类库，程序员就是通过使用、继承和扩展适当的类来实现特定的目的。例如，继承时，应用程序特定的事件由程序员的派生类来处理，不感兴趣的由基类处理。

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算[_a***_]。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA？的处理器上以超高性能运行。

“用MFC编程”意思就是让你调用微软给你的类库来编程。微软的c语言系列编程里，你可能还会听到SDK编程这个说法，其实也很好理解，MFC编程就是windows的c++编程，SDK编程就是Windows的c语言编程。

cuda是啥玩意？想通过文件拷，最好是使用CImage类了。vc0以后的版本都有这个类。vc6下你可以用gdi+，稍微麻烦点，可以把屏幕上的区域绘制到CImage对象上，然后调用S***e方法存储为指定图片格式。

CUDA编程:操作PTX文件

年4月4日发布。cuda1是2018年4月4日发布的，主要功能有编译器将cu文件编译成ptx文件，在执行过程中，根据具体的GPU类型，将其编译为cubin文件，并直接从内存中加载PTX文件。

mfc编程是类库，cuda编程框架。MFC编程，英文(MicrosoftFoundationClasses)，是微软公司提供的一个类库（classlibraries），以C++类的形式封装了Windows的API，并且包含一个应用程序框架，以减少应用程序开发人员的工作量。

cuda编程因为中间转码软件只有一个免费所以很少人用。业界用免费X26exe习惯了。直到目前，X26exe依旧是大势所趋，地位崇高，因为X26exe除了慢没有缺点。其实也不慢，转RMVB等其他格式也是一样慢。

这二者的关系，CUDA可以用来实现cudnn定义的各种接口，早期CUDNN应该内部是用CUDA实现的，但随着英伟达软件生态的发展，CUDNN团队一定会选择用更底层，更靠近硬件，更难用的工具来构建Kernel，比如PTX，比如直接写汇编（SASS）。

CUDA是基于C的，而Java提供了调用C函数的API---JNI(J***a Native Interface)，因此，最简单通用的方法就是通过JNI来调用写好的CUDA程序，或者调用CUDA Driver/Runtime API 去执行编译好的CUDA kernel（cubin 或者ptx）。

CUDA编程基础——Grid、Block、Thread

三者之间关系如图所示，从中可以看出，三者存在包含关系。每个grid分为多个block，每个block分为多个Thread，grid和block最多可以是三维的。

CUDA 提供一个可给出网格中线程块数的特殊变量： gridDim.x 。然后计算网格中的总线程数，即网格中的线程块数乘以每个线程块中的线程数： gridDim.x * blockDim.x 。

没有固定值。根据查询中关村在线显示，CUDAblockthread数量是根据GPU核心数量和程序需求来决定的，没有固定值。每个线程块（block）至少包含64个线程（thread），选择128或256，具体数值视GPU核心数量而定。

跑CUDA程序不能只考虑计算，还要考虑数据传输，要提高 计算/通讯比例，需要解决的问题也要适合或能转化为SPMD模式，等等。

cuda进行计算时需要同时指定线程块序号和网格序号才行，而一个网格中包含多个线程块，所以线程增量为二者积。

CUDA是什么

1、CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。

2、cuda统一计算设备架构；计算统一设备架构；统一计算架构；粗大；高性能计算。

3、CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。

4、CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。

5、CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写，它是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型。CUDA允许程序员在显卡上进行并行计算，以加速计算过程。

6、简称CUDA(Compute Unified Device Architecture)全称，显卡厂商NVidia推出的运算平台。

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