29、信号处理与物联网技术：GPU与NB - IoT的应用解析

信号处理与物联网技术：GPU与NB - IoT的应用解析

1. GPU编程与应用

在信号处理领域，GPU因其强大的并行计算能力而备受关注。GPU的共享内存分布于软件和硬件数据缓存之间，用户可选择为软件分配48 KB，为硬件数据缓存分配16 KB。

1.1 GPU编程所需语言

为了充分发挥GPU的性能，有几种著名的编码语言可供选择：
- Compute Unified Device Architecture (CUDA) ：由NVIDIA于2007年发布。它能充分利用GPU的能力加速计算过程。程序员无需具备出色的图形编程技能，就可以从C、C++、Fortran或Python等其他语言中调用CUDA。CUDA - toolkit包含创建GPU加速应用所需的启动套件，CUDA - SDK适用于Windows、LINUX和MAC - OS，并且支持OpenCL、Direct Compute、OpenGL Compute Shaders和C++ AMP等不同的计算接口。
- Open Computing Language (OpenCL) ：由Khronos Group在2009年发布，是一种流行的开源跨平台并行编程标准。它能提高许多应用的速度和响应时间，如视觉处理、神经网络、专业创意工具以及科学和医疗软件等。目前，AMD、Apple、IBM、Intel、NVIDIA等众多公司都实现了该标准，并且支持几乎所有流行的操作系统，具有很强的通用性。它使用类似C的语言编写程序，但对于Python或Java等其他编程语言，需要定义第三方应用程序接口（APIs）。
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