CUDA 学习网站

最新推荐文章于 2025-11-01 11:26:35 发布
转载 最新推荐文章于 2025-11-01 11:26:35 发布 · 6k 阅读 · 15
文章标签：

#cuda #nvidia cuda #visualization #powerpoint #gpgpu #performance

部署运行你感兴趣的模型镜像

http://heresy.spaces.live.com/blog/cns!E0070FB8ECF9015F!3114.entry

參考資料整理：

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

一些优质的资源与网址，帮助你系统性地学习 CUDA 开发
qq_38334677的博客
10-01 214
CUDA 加速开发涉及并行计算、GPU 编程等，学习起来相对复杂。
关于CUDA的一些学习资料
張行之的专栏
10-17 6612
最近看了一些关于CUDA方面的资料，并粗略地浏览了两本关于CUDA和GPGPU的书（《GPGPU编程技术：从GLSL、CUDA到OpenCL》和《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》），对于CUDA目前本人也是处于正在入门的阶段。在此汇编CUDA的学习资料，方便以后的学习。关于GPGPU所谓GPGPU，就是把强大的图形处理器应用于日益复杂的计算工作。
快马平台+CUDA：零门槛玩转GPU加速编程，性能提升百倍不是梦
最新发布
SilverfoxOwl19的博客
11-01 989
CUDA确实为高性能计算打开了新世界的大门。通过这个项目，我不仅学会了如何利用GPU加速计算，还感受到了InsCode(快马)平台带来的便利。无需操心环境配置，专注于算法实现，这种开发体验真的很棒。如果你也对GPU编程感兴趣，强烈推荐试试这个平台，零门槛开启你的CUDA之旅。
【免费】CUDA 10分钟快速入门教程
09-09
10分钟让你快速入门CUDA，让你快速在你的机器上搭建CUDA深度学习环境，快速进行GPU加深你的深度学习。史上最全最快的入门教程，涵盖所有的平台。
CUDA 一些网站
OpenHero 开勇
04-03 3091
http://www.gpgpu.org/NVIDIA CUDACUDPPgpgpu.sourceforge.netShaderTechThe Cg ToolkitGLUT 
学习cuda的网站
小人物的专栏
04-20 574
http://cuda.it168.com/ 论坛HPC BBS论坛
CUDA.rar_cuda_cuda GPU_cuda cpu_cuda学习_cuda学习资料
09-20
CUDA学习资料中的"CUDA.pdf"可能包含了CUDA编程基础、最佳实践、案例研究等内容，可以帮助初学者快速入门并逐步深入掌握CUDA编程技术。 总之，CUDA是利用GPU进行并行计算的强大工具，对于需要处理大量数据的领域如...
精选资源
cuda.rar_cuda_cuda学习_cuda编程
09-24
这个“cuda.rar_cuda_cuda学习_cuda编程”压缩包显然包含了针对CUDA编程的资源，特别是对于初学者的学习教程。 CUDA编程的核心在于利用GPU的并行计算能力，它允许开发者直接编写C/C++代码，通过特殊的CUDA C/C++...
cuda-handbook.rar_cuda_cuda学习
09-20
CUDA手册是学习CUDA编程的重要资源，它通常包含了CUDA编程的基本概念、API使用、编程模型、内存管理、性能优化等方面的内容。CUDA手册中的"cuda handbook.doc"可能是这样的一个文档，详尽地介绍了CUDA开发的各个方面...
基于《CUDA 编程-基础与实践》的 CUDA 学习笔记.zip
11-19
基于《CUDA 编程——基础与实践》的 CUDA 学习笔记 这个项目是一个基于《CUDA 编程——基础与实践》（樊哲勇）的 CUDA 学习笔记。它包含了 GPU 硬件与 CUDA 程序开发工具、CUDA 中的线程组织、CUDA 程序的基本框架...
cuda-example.rar_cuda examples_cuda 例子_cuda学习
09-19
在这个“cuda-example.rar”压缩包中，包含了CUDA的示例代码，是学习CUDA编程的宝贵资源。 CUDA的例子通常涵盖以下几个关键知识点： 1. **CUDA架构**：CUDA架构由GPU、多核处理器和全局内存组成。GPU负责执行计算...
CUDA学习网址推荐
lien0906的专栏
03-10 941
http://blog.youkuaiyun.com/bendanban/article/category/805388
cuda入门学习教程网站整理，持续更新中。。。
u010454261的博客
02-24 564
注：仅为个人学习笔记
CUDA学习资源汇总
hongqiang200的专栏
08-07 740
http://blog.cudachina.org/dreampursue/
CUDA、pytorch安装网站
qq_41327049的博客
03-20 269
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://pytorch.org/get-started/locally/
搭建深度学习平台+CUDA10.0+cuDNN7.3.1+Tensorflow-GPU1.13
茹泽伟的博客
05-17 1147
安装Ubuntu16.04系统（自己网上查找） 升级系统软件 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-add-repository ppa:fixnix/netspeed sudo apt-get update sudo apt-get install indicator-netspeed-unity indicator-...
Nvidia 官方CUDA课程学习笔记
gavinpeng的专栏
03-19 957
Nvidia官方CUDA入门课程学习笔记
cuda与cudnn网址
m0_52122736的博客
05-02 468
cuda地址 cudnn添加链接描述
CUDA各版本网址、CUDNN各版本网、以及对应关系
w903414的博客
11-04 7348
CUDA网址：CUDA CUDNN网址：CUDNN
cuda学习
06-06
### CUDA并行计算学习资料与入门教程 CUDA是一种由NVIDIA推出的并行计算平台与编程模型，能够显著提升GPU在高性能计算中的应用能力[^1]。对于初学者而言，了解CUDA的基本概念、设备与主机通信、线程模型、内存管理以及核函数的编写是至关重要的。 #### 核心概念 CUDA的核心思想是通过GPU的强大并行计算能力来加速任务执行。以下是一些关键点： - **设备与主机通信**：CUDA程序通常涉及CPU（主机）和GPU（设备）之间的数据传输。掌握如何高效地进行数据交换是优化性能的关键[^1]。 - **线程模型**：CUDA使用线程块（block）和线程（thread）的概念来组织并行任务。每个线程块包含多个线程，而多个线程块组成一个网格（grid）。合理设计线程结构可以提高并行效率[^4]。 - **内存管理**：CUDA提供了多种内存类型，包括全局内存、共享内存、常量内存和寄存器等。理解这些内存的特点及其访问模式有助于优化程序性能[^5]。 - **核函数**：核函数（kernel）是在GPU上运行的函数，通常通过`__global__`关键字定义。编写高效的核函数需要考虑线程同步、内存访问模式等因素。 #### 学习资源推荐 1. **邓仰东教授的CUDA教程**：该教程全面覆盖了CUDA的基础与高级概念，从理论到实践均有详细讲解，适合希望系统学习CUDA的用户[^1]。 2. **官方文档与工具**：NVIDIA提供的CUDA Toolkit包含丰富的开发工具和示例代码，帮助开发者快速上手。此外，性能分析工具如Nsight和Visual Profiler也是优化CUDA程序的重要手段。 3. **实践案例**：通过实际案例学习如何利用CUDA加速深度学习训练或科学计算任务。例如，在人脸识别技术中，CUDA被广泛用于加速矩阵运算，大幅缩短模型训练时间[^2]。 4. **Python支持**：对于更倾向于使用Python的开发者，可以参考CUDA Python相关资料，了解如何结合PyCUDA或CuPy等库进行并行计算[^3]。 5. **C++入门示例**：以下是一个简单的CUDA C++程序示例，展示了如何在C++中调用CUDA函数： ```cpp // main.cpp #include <iostream> extern "C" void cudaFunction(); int main() { std::cout << "Running C++ code..." << std::endl; cudaFunction(); std::cout << "C++ code completed." << std::endl; return 0; } // cuda_code.cu #include <stdio.h> __global__ void kernelFunction() { printf("Running CUDA code...\n"); } extern "C" void cudaFunction() { cudaSetDevice(0); kernelFunction<<<1, 1>>>(); cudaDeviceSynchronize(); } ``` #### 计算流程概述 CUDA的计算流程通常包括以下几个阶段： 1. 数据从主机内存传输到设备内存。 2. 数据在设备内存中进一步划分为不同的存储层次，如从全局内存加载到共享内存。 3. 数据最终传递到CUDA核心进行计算处理[^5]。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值