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Showing Revision 1 created 05/21/2013 by Lian7.

  1. 今天我们要涉及以下

  2. 我们首先回到优化GPU程序的话题。
  3. 在第五单元,我们给出了一些相当具体的建议。
  4. 第六单元探讨了如何并行思考的一些示例。
  5. 这里我们将后退,更一般地
  6. 说说并行程序员用来优化程序的策略。
  7. 正如我们在第五单元简要提到的,最好的一类编程
  8. 是你不用做的那类编程,因为别人早已
  9. 为你编好,并打包成一个库供你使用。
  10. 所以我们将说几个重要且有用的CUDA库。
  11. 其中有些库很少打包解决特定问题的代码,而更多是
  12. 提供我称为编程动力工具的代码,来帮助你编写自己的解决方案。
  13. C++程序员熟悉的例子有标准模板库、
  14. STL和Boost库。
  15. 我们会为CUDA C++程序员讨论一些这样的动力工具。

  16. 现在总结这堂课,我们集中在CUDA C++语言,
  17. 但GPU并行编程还有很多其他平台。
  18. 我们会谈谈CUDA平台支持其他语言,从Fortran到Python,再到Matlab。
  19. 我们还会讨论跨平台加速方案,如Open CL、
  20. Open ACC和Open GL计算。
  21. 现今GPU计算是个新兴领域,它令人兴奋的部分原因是
  22. 硬件和软件每年都在提升,
  23. 不但逐渐变快,而且添加基本的新功能。
  24. 我们将以一个极好的客座讲座来结束这个单元和整个课程,
  25. 邀请英伟达的Stephen Jones博士来教我们
  26. CUDA的最新进展—叫做动态并行。