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GPU
- 近年来，计算机图形处理器(GI．apllics Processing Unit,GPU)得到了极大地发展，从最初局限于图形渲染的图形卡，发展为如今可编程的并行计算平台。与CPU的串行计算模式不同，GPU是一种高度并行的流处理器，具有更强的浮点计算能力，在物理模拟、信号分析等许多领域人们将高强度的计算任务以适当的方式转化为流数据计算模式，通过编程在GPU中进行加速计算，通常能获得一个数量级的速度提高，这也是当今的热点研究问题之一。-In recent years, computer graphic
CUDAGPUPatternrecognition
- 本文详细分析了Tesla GPU图形与计算架构和CUDA统一计算设备架构，详细描述了如何对计算任务进行并行分解，并通过CUDA的双层并行编程模型映射到Tesla GPU上。-This paper analyzes the Tesla GPU computing architecture and CUDA graphics and computing devices unified framework, a detailed descr iption of how parallel computi
AMD-OpenCL-
- AMD OPENCL 大学教程,详细的介绍了GPU的并行计算-AMD opencl college course
cuda-Programming
- 用于cuda入门见编程参考资料，实现GPU的并行计算。-See entry for cuda programming reference, the GPU parallel computing.
CUDA_Introduction
- 中科院讲授的CUDA教程PPT，名称“高性能计算的新发展--基于图形处理器的并行计算及CUDA编程”，共计64页，涉及CUDA理论及应用的诸多方面，价值很高。-CAS taught CUDA tutorial PPT, the new development of high-performance computing- based on parallel computing and CUDA GPU Programming name, a total of 64, CUDA involvin
SAXS-polymer
- GPU并行计算与MATLAB相结合能大大缩短计算时间，提高运算效率-GPU parallel computing and MATLAB can greatly reduce the computation time and improve the operation efficiency.
CUDA Fortran 高效编程实践.pdf
- CUDA Fortran 高效编程实践_科学家和工程师特供 2007 年以来，以 nVidia GPU 为代表的加速器并行计算风起云涌，带有加速器的超级计 算机在 TOP500 中的份额逐年增加，支持加速器的主流应用软件也呈爆炸式增长，研究加速 器计算的技术人员数以百万计，世界范围内的大学、研究机构竞相开设相关课程。 目前流行的 GPU 通用编程语言是 CUDA C 和 OpenCL. 它们均是 C/C++语言的扩展，因 此可以方便地将 C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算