搜索资源列表
MonteCarlo
- 采用GPU通用计算API（CUDA）实现蒙特卡罗方程。-The use of general-purpose GPU computing API (CUDA) the realization of the Monte Carlo equation.
cuda_exp
- cuda入门小程序，供喜欢GPU通用计算，但还不知道怎样入手的朋友参考。-expample of cuda,1st step
cuda
- cuda的教程，cuda是在nvdia的GT80以上显卡支持的Gpu编程的c语言环境-cuda' s Guide, cuda is the GT80 in nvdia above Gpu graphics support c programming language environment
CUDAdlltest
- VC++，VS2010平台上的三个CUDA dll测试程序（一个是库文件程序，另外两个是VS2010平台和VisualC++6.0平台下的测试程序，可以方便地作为CUDA dll应用程序开发的框架，为了能正确运行这些程序，请确保已经安装了NVIDIA GPU Computing SDK 4.0 及以上，并且电脑上要有NVIDIA的GPU显卡），程序均有详细的注释。文章可参考http://blog.csdn.net/menglongbor/article/details/7526493-VC++,
CUDA-computation
- 利用cuda c 实现并行计算，加速并行计算速度-accelerating parallel computation
mul
- 基于CUDA C的程序，可以对任意矩阵进行矩阵乘法，目前仅用全局存储器进行数据计算，相比于传统CPU程序，计算效率明显提升。程序结构简洁，内有注释，方便学习，如有不足之处，方便批评指正。-Based on CUDA C programs can be arbitrary matrix matrix multiplication, the current global memory for data only, compared to traditional CPU program, comput
ImageStretch2
- 使用CUDA C语言，利用CUDA纹理内存，实现图像拉伸的并行实现。-Using CUDA C language, using CUDA texture memory, image stretching parallel implementation.
matrixAdd2
- 使用CUDA C 语言，完成向量加及向量乘的并行算法实现。-Using CUDA C language, the completion of vector addition and vector multiplication parallel algorithm.
CUDA
- 这是英伟达公司CUDA语言开发包中最重要的几个源文件。其中cufft是快速傅里叶变换的源文件。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™ 架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™ 的处理器上以超高性能运行。 -CUDA™ is a parallel computing platform and programming model invented
Book.CUDA.by.Example.Sanders
- CUDA BY EXAMPLE: AN INTRODUCTION TO GENERAL-PURPOSE GPU PROGRAMMING，非常适合CUDA编程开发者在开发过程中参考使用，里面有非常多经典的并行实例可供学习。-CUDA BY EXAMPLE: AN INTRODUCTION TO GENERAL-PURPOSE GPU PROGRAMMING Author(s): Jason Sanders Edward Kandrot Published: 28 Jul 201
Julia
- 基于GOU的Julia集，用CUDA C编程，要与GPU高性能编程CUDA实战这本书一起学CUDA-Based GOU Julia set with CUDA C programming, and to learn together CUDA CUDA GPU programming high-performance combat this book
Ripple
- 在GPU上使用线程实现波纹效果，CUDA C编程，使用VS及CUDA平台才能运行成功-The use of threads on the GPU to achieve ripple effect, CUDA C programming, the successful use of VS and CUDA platform to run
ex1_VectorAddition
- CUDA 矢量加法优化以后的算法，用 CUDA C编写-CUDA Vector Addition Algorithm
[GPU-CUDA--C-Programming]
- GPU CUDA C并行编程是计算机实现并行高速计算的强大方式，本资料将引领你进入这个神奇的世界-GPU CUDA C parallel programming is a powerful way to achieve parallel high-speed computer, this information will lead you into the magic of the world
cuda-compute
- 用c++代码实现的GPU并行计算，实现的功能是计算数组的加法和乘法-GPU computing using parallel c++ code to realize the function of addition and multiplication to calculate the array
reverseArray_singleblock
- 反向阵列(单块)-- 给定指针d_a中的输入数组{a0，a1，...，an-1}，将反向数组{an-1，an-2，...，a0}存储在指针d_b中 A: 从“reverseArray_singleblock”模板开始 B: 只有一个线程块启动，以反转一个大小的数组 N = numThreads = 256个元素 C: 第1部分（共1个）：所有你需要做的是实现内核的“reverseArrayBlock（）” D:每个线程将单个元件移动到相反的位置, 从d_a指标读取输入,
polar_BP_decoder.cu
- 本代码是基于GPU的polar码BP并行译码，主要完成基于GPU的并行译码功能，开发语言为CUDA C。(BP parallel decoding of polar codes based on GPU)
01_查询GPU设备
- cuda代码查询设备信息，基础实用的小例子代码(the code of cuda for querying the device)
检测CPU和GPU处理图片的时间对比
- 检测CPU和GPU处理图片的时间对比,需要拥有支持CUDA的硬件设备(Time comparison between detecting CPU and GPU processing pictures)
二维弹性波FWI源码和可执行程序2
- 实现单GPU二维弹性波全波形反演，采用c++和CUDA c编写，VS2013开发。(2D elastic Full waveform Inversion using a single GPU card, based on C++/CUDA c language, developed by VS2013.)