New coder, Step further

reference: http://cuda-programming.blogspot.ca/2013/02/bank-conflicts-in-shared-memory-in-cuda.htmlhttp://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.htmlBank conflicts in GPUs are specific to shared memory an

关于提高performance的一些建议： 内存的读写方式，shared memory的调用，bank confict的解决

Concurrent execution and streams如果使用GPU的stream设置增加device操作的并行性

Reduction with CUDAreduciton指的是min/max，sum, average等操作，不难发现这些操作都很难做到高度并行。一直也是并行计算里的典型瓶颈。没什么好的处理方法，基本处理就是两种： binary reduction atomic reduction前者就是二分法处理，两两相加，逐步reduction，后者具体参见cuda的官方文档

GPU和cuda编程的基本介绍

CUDA的语言设置和寻址示例

NVCC编译流程