英文原书名是CUDA by Examplean Introduction to GeneralPurpose GPU Programming 作者非常有名，是NVIDIA公司CUDA高级工程师Jason Sanders和Edward Kandrot GPU高性能编程CUDA实战首先介绍了cuda架构的应用背景，并给出。
深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分存储器访问指令流效率等课题进行探讨第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。
CUDACompute Unified Device Architecture，显卡厂商NVidia推出的运算平台 CUDA#8482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。
GPU高性能编程中使用HANDLE_ERROR宏函数，处理每个函数返回的cudaerror static void HandleError cudaError_t err，const char *file，int line if err ！= cudaSuccess printf quot%s in %s at line %d\n。
在主机端代码中加上函数声明和主函数就行了函数声明 void runTestint argc， char** argv主函数 int mainint argc， char** argv runTestargc，argvCUT_EXITargc，argv 退出CUDA。
CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案关于NVIDIA CUDA技术 NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU图形处理。
个CUDA核心的并行能力，这使得它们非常适合处理大规模并行计算任务，如。
由于这里不是讲CUDA编程的，关于它的编程模型已经超出了我要介绍的范围，您可以阅读GPU高性能运算之CUDA来获得CUDA编程模型的知识编译Vector项目，执行此项目后会得到图1如下输出图1 Vector项目执行结果 2CUDA C编写。
Firestream，是AMD旗下的品牌系列之一与Radeon用于消费级显卡和FirePro用于专业显卡不同，FireStream主要用于AMD的高性能计算卡系列FireStream产品中的GPU不是用来作3D加速用途，而是利用GPU内置的流处理器变成一群。
目前只有Nvidia的显卡支持CUDA现在市面上比较常见的显卡，且并发数还算可以，价格便宜的，就是GTX 750Ti这样的显卡了当然，也有比它还便宜的，只要你不觉得并发低，就能买如果你能淘到GTX 200或500系列的二手老物。
但性能效率和软件兼容性不完善但NVIDIA通过在驱动层面上的优化，让从geforce8XXX系列显卡开始往后的产品，全部支持CUDA通用计算技术也就是说从G80G84G86核心开始，往后的产品都支持CUDA技术。
下面我们将从几方面来对此展开讨论首先，从gtx1070的参数来看，它是一款高端显卡GTX 1070基于NVIDIA Pascal#8482架构，这可以为玩家提供超快的游戏性能和出色的功耗效率性能方面，它拥有1920个CUDA可编程处理器，可为。
PCLPoint Cloud Library是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取滤波分割配准检索特征提取识别追踪曲面重建。
一定得N卡CUDACompute Unified Device Architecture，显卡厂商NVidia推出的运算平台 CUDA#8482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ATI暂时没有相应的开发平台，不过据说下一代CUDA。
1999年，NVIDIA推出GPU，2002年就开始大力推广GPU计算技术，推出第一个可编程的GPU，提出了GPGPU概念2003年，NVIDIA开始全新尝试，举三年之力，于2006年成功推出CUDA架构pute Unified Device Architecture，于2007年正式发布。
