编程入门教学（编程入门教学cAD）
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本篇文章给大家谈谈cuda编程入门极简教程，以及cuda编程基础对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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mfc和cuda编程是
1、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。
2、cuda的安装文件 直接双击 exe文件 ，弹出后，首先会监测一下你的运行环境，如果找不到Nividia对应的显卡设备，他会提示你是否要继续安装。这里面nvidia的显卡，最起码也是8800的，要不是无法编写CUDA的。
3、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”。
4、“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。
（图片来源网络，侵删）
5、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。
6、它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。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。
显卡中CUDA是什么及其应用介绍
cuda是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。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。
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。
（图片来源网络，侵删）
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。
CUDA编程基础——Grid、Block、Thread
1、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。
2、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 。
3、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。
4、一个SM最多有48个SP可以同时运行，它们执行同样的指令或者休眠，但是并不是说它们每一个负责一个block或者thread的运算。实际上，threads是按warp为单位执行的，一个warp有32个threads。
CUDA编程:操作PTX文件
CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可以使用C++语言编写CUDA程序，利用GPU的并行处理能力加速计算任务。CUDA库包含了一系列库函数和API，可以方便地操作GPU的各个部分。
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。
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[_a***_]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）。
好像是一种压缩文件，一些软件专用的（不能用解压软件打开）补充：是在哪个文件夹里的，文件名是什么，或安装哪个软件后产生的。信息完整才好帮助你判断。这个后缀名很少使用，应该是哪个软件专用的。
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。
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）。
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