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asyncAPI
- CUDA开发计算，异步计算接口。可以在主机与现存之间异步执行。来自NVIDIA SDK-CUDA development of computing, asynchronous computing interface. Can be asynchronous between the host and the existing implementation. From the NVIDIA SDK
SimpleMultiGPU
- 多GPU核协作运算，使用CPU作为host端，协同多GPU进程运算，并将计算结果返回CPU；有 C++AMP的官方文档-Multi-GPU collaborative computing core, using the CPU as host side, the process of multi-GPU collaborative computing, and the result is returned CPU has C++AMP official documents
Sort
- 使用内存共享模型，将主机端数据，分散到各GPU进行排序，然后将各并行结果返回，统一处理。附有C++AMP官方说明模型文档。-Using shared memory model, the host-side data, distributed to each GPU to sort, and then returns the results of the parallel, unified handling. With C++AMP official descr iption model docu
test
- 并行设计实验1。 实验一：远程服务器（SSH主机）操作（验证性实验）-Concurrent Design Experiment 1: the remote server (SSH Host) Operating (confirmatory test)
TEST1
- 并行程序设计 实验1远程服务器（SSH主机）操作（验证性实验）源代码-Parallel Programming Experiment 1 remote server (SSH Host) Operating (confirmatory test) source code
Colfax-HOW-Day-01
- 介绍了英特尔至强处理器和英特尔Xeon Phi协处理器和讨论它们的功能和目的。我们也开始介绍便携式的，面向未来的并行编程和讨论在英特尔MIC架构的高性能的先决条件：线程的并行性，矢量化和优化的内存访问模式。本课程将介绍本地的规划模型英特尔Xeon Phi协处理器，允许重用代码的应用程序设计为通用的CPU。会议的实践部分演示了如何在Linux操作系统（OS）在主机上运行的操作系统间的协处理器，以及如何使用英特尔的编译器上运行的处理器的本地应用程序。-Intel Architecture In
Colfax-HOW-Day-02
- we focus on the usage of the Intel Xeon Phi platform as a coprocessor in the offload programming model. We talk about the explicit offload model based on compiler pragmas, explaining how to offload functions, local scalars and arrays of known size, a
cudaMallocAndMemcpy
- 在主机和设备之间复制--从“cudaMallocAndMemcpy”模板开始。 第1部分：为设备上的指标 d_a 和 d_b 分配内存。 第2部分：将主机上的h_a复制到设备上的 d_a。 第3部分：将设备从 d_a复制到 d_b。 第4部分：将设备上的 d_b 复制回主机上的 h_a。 第5部分：在主机上释放 d_a 和 d_b。 额外部分：用cudaMallocHost代替malloc来分配h_a。(Copy between host and device -- start
myFirstKernel
- 启动内核--从“myFirstKernel”模板开始。 Part1：使用指针d_a为内核的结果分配设备内存。 Part2：使用1-D的1-D网格来配置和启动内核 线程块。 Part3：让每个线程设置一个d_a的元素，如下所示： idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x d_a [idx] = 1000 * blockIdx.x + threadIdx.x Part4：将d_a中的结果复制回主机指针h_a。 Part5：验证结果是否正