介绍GPU编程[封闭]

Question

每个人都有这种巨大的大规模并行的超级计算机在他们的桌面形式的卡GPU。

• 什么是"hello world"相当于GPU的社区？
• 我该做什么，我在哪里走，开始编程GPU的主要GPU供应商?

-亚当

Answer 1

检查CUDA由选，海事组织这是最简单的平台，要做到GPU编程。有许多很酷的材料阅读。http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html

你好世界会做任何种类的计算使用GPU。

希望这有所帮助。

Answer 2

1. 你可编程顶点 像素寄允许执行 代码直接在GPU 操纵的缓冲区是 可以绘制。这些语言(即载的GL色器朗和高 级别色器朗和您的等同物 )，C式语法和真的 容易使用。一些例子HLSL 可以找到 在这里， 对于部署游戏 工作室和直接的X。我没有 任何体面的GLSL引用，但是我 肯定还有很多周围。这些 着色语言得到一个巨大的 量的电来 操控得到什么画在一个每顶点 或每一像素的水平，直接 在图卡，使事情 就像阴影，照明，和绽放 真的很容易实现。
2. 第二件事想到的是使用 usb类 到码为新的 线的一般目的GPU。我 不知道如何使用这一点，但我的 理解是，提供了广泛的可能性-您 你的开端能够 访问处理在这两个 图卡和正常的cpu。这不是主流技术，似乎是驱动的苹果。
3. CUDA 似乎是一个热门话题。CUDA是选的方式访问GPU力。 在这里， 一些前奏

Answer 3

我认为其他人已经回答了你的第二个问题。作为第一个,"hello World"的CUDA，我不认为那是一套标准，但就个人而言，我建议一并加法(即一个方案，总结N整数)。

如果你看"减少"的示例中选SDK，表面上简单的任务可以扩展到表明许多CUDA考虑因素如合并读取、存储银行的冲突以及展开循环.

看看这演示文稿的更多信息：

http://www.gpgpu.org/sc2007/SC07_CUDA_5_Optimization_Harris.pdf

Answer 4

看看 ATI流计算SDK.它是基于 BrookGPU 开发了在斯坦福大学。

在未来的所有GPU的工作将标准化使用 Usb类.这是一个苹果赞助的倡议，这将是卡供应商的中性的。

Answer 5

CUDA是一个极好的框架开始。它可以让你写器内核C。编译器将产生GPU微码从你的代码和发送的一切上运行的CPU到你的正常编译器。它是更虽然只，只能在8系列牌或更好。你可以检查出来的 CUDA区 来看看有什么可以做用它。有一些伟大的演示的 CUDA SDK.该文件带来的SDK是一个很好的起点，用于实际编写代码。它会带你走过书面矩阵乘法运算的核心，这是一个很大的地方开始。

Answer 6

Usb类 是为了让一个跨平台的图书馆能够编程代码，适用于，除其他事项外，Gpu。它允许一个人写的代码不知道什么GPU它会上运行，从而使其更容易使用的一些GPU的能力，而不针对几种类型的GPU具体的说明。我怀疑这是不是作为高性能原GPU代码(或作为本地作为GPU制造商将允许)，但权衡可以值得为一些应用程序。

它仍然处于相对较早的阶段(1.1如此的答复)，但已经获得了一些牵引力的行业--例如它本身是支持在OS X10.5以上。

Answer 7

另一个简单的方法来获得成GPU编程，没有得到CUDA控制面板中打开，是不通过 OpenACC.

OpenACC工作等于，编译器指示(喜欢 #pragma acc kernels)发送工作GPU。例如，如果你有一个很大的循环(只更大的真正受益):

int i;
float a = 2.0;
float b[10000];
#pragma acc kernels
for (i = 0; i < 10000; ++i) b[i] = 1.0f;
#pragma acc kernels
for (i = 0; i < 10000; ++i) {
  b[i] = b[i] * a;
}

编辑：不幸的是，只有PGI编译器的真正支持OpenACC现在，对于更GPU卡。

Answer 8

尝试 GPU++ 和 libSh

LibSh链接，有一个很好说明他们如何能编程语言的图元(显然，原语本身)，并GPU++介绍了其所有有关，两码的例子。

Answer 9

如果你使用MATLAB中，变得很简单的使用GPU的技术的计算(计算矩阵和重数学/数字).我发现它很有用，用于使用的GPU卡外的游戏。查阅以下链接：

http://www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html

Answer 10

我也感兴趣这个话题及平行编程。我发现下面 链接, 请看看Udacity.com!