CUDA相关资料（待完善）

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#高性能计算

本文概述了从2008年至2018年，各代GPU架构（包括特斯拉、费米、开普勒、麦克斯韦、帕斯卡、伏特和图灵）的发布年份与每个SM单元包含的SP数量，如GF100的32个，P4000的帕斯卡架构等。

每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，maxwell128，pascal 64/128，Turing 64 ,Volte 64 

2008特斯拉，
2010费米，
2012开普勒，
2014麦克斯韦，
2016帕斯卡，
2017伏特，
2018图灵
TTV 用的是伏特架构
P4000 用的是pascal架构
Titan Black Kepler架构
RTX 2080 Turing架构

CUDA C编程4 - 动态并行理解
DU_YULIN的博客
03-01 2199
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、动态并行概念二、嵌套执行三、动态并行的限制条件四、嵌套规约4.1 基本方法（线程同步及线程块同步）4.2 加速方法（去除线程同步以及线程块同步）4.3 进一步加速方法（待完善。。。）五、运行结果总结参考资料附录：完整代码 前言 之前学习了CUDA C编程中动态并行技术， 这里进行总结，以加深理解，并希望能够对大家有所帮助。 一、动态并行概念 之前接触的CUDA C设备函数的调用都是在CPU端进行的，即设备函数的执行在CPU的控制下。自然而然，我们就会
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长飞哥的专栏
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转载自http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/54691225 一、GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能，1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者，但那时候这种芯片还没有GPU的称
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