NI LabVIEW GPU分析工具包使用笔记-优快云博客

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本文介绍了FPGA和GPU在并行处理领域的应用优势，并详细探讨了如何通过NVIDIA的CUDA技术利用GPU来加速算术密集型算法。此外，还介绍了如何在LabVIEW环境中集成GPU并行架构，以提高计算效率。

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具有并行处理架构的平台，例如FPGA和GPU，在快速分析大型数据集方面得到了广泛应用。这两项技术可以减轻运算密集型算法对CPU造成的负担，在高度并行的平台上进行处理。FPGA灵活性高、处理延迟低，但是由于容量不足，在浮点运算方面具有一定的局限性。GPU因为其灵活性、便捷性以及低成本的特点，已经成为并行处理的普遍选择。它们可以成功地与FPGA协同工作，优化一个算法的执行速度。举例来说，在一个算法中，当 GPU分析浮点数据时，内联（Inline）计算能够在FPGA上快速地执行。NVIDIA®计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture）CUDA™,，可以帮助创建基于GPU计算的算法，CUDA™允许用户使用C编程语言及其NVIDIA扩展创建程序代码。

对于实时高性能计算领域的许多应用来说，都可以将数据和任务需求很好地映射到GPU中进行处理。高强度算术运算的算法应用非常适合在GPU上进行处理；如果一个应用中的算术运算相对于内存运算的比例较高，则表明当在GPU架构上解决这个计算任务可以带来明显的速度提升。举例来说，对于处理多通道运算的应用，（如可以并行计算几个FFT变换），或者数学运算（如大型的矩阵运算），都可以有效地映射到GPU中。

LabVIEW GPU分析工具包让开发人员能够在LabVIEW应用框架中充分利用GPU并行架构。该工具包利用了NVIDIA的CUDA工具包的功能，以及CUBLAS和CUFFT库，同时允许开发人员直接调用那些在LVGPU SDK已经写好的GPU代码。

首先去官网查资料：

NI官网资料

产品手册：NI产品手册-文档说明

NI lABVIEW GPU 分析工具包