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搜索资源 - parallel computing cuda
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GPU并行计算，cuda编程在VS2010平台上的配置。系统要求：windows 7，cuda 4.0（toolkit、SDK），VS2010.-GPU parallel computing, cuda programming in VS2010 platform configuration. System Requirements: windows 7, cuda 4.0 (toolkit, SDK), VS2010.
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基于NV的CUDA（计算统一构架）的一段程序，示例如何在显卡的GPU上进行并行平方和运算，代码思路清晰，易于理解。-NV based on the CUDA (calculated unified framework) period of procedures, examples of how the GPU graphics cards on the square and parallel computing, code clear and easy to understand.
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cuda编程，并行计算N体问题。cuda programming, parallel computing N-body problem.-cuda programming, parallel computing N-body problem.
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CUDA是流行的并行计算的硬件和软件架构，
其高性能的可以应用到实际软件中的工具，包含一些学习CUDA的基本的一些资料，并且有本人的对别人讲过的PPT 已经一些总结-CUDA is a popular parallel computing hardware and software architecture, which can be applied to the actual high-performance software tools, including some of the st
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针对LA在解决大规模优化问题时需要消耗大量的时间无法达到实时性的问题，结合GPU的高速并行性，本文提出了一种基于GPU(Graphics Processing Unit，GPU)加速的细粒度并行免疫算法。本算法借助CUJDA(Compute Unifled Device Architecture，CUDA)统一架构，将实现过程转化成CUDA线程块并行计算过程，使得免疫算法在GPU中加速执行，在取得较好的优化效果的同时，解决了细粒度并行的群体规模限制问题，提高了算法的运行速度。-Solution
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本文详细分析了Tesla GPU图形与计算架构和CUDA统一计算设备架构，详细描述了如何对计算任务进行并行分解，并通过CUDA的双层并行编程模型映射到Tesla GPU上。 在本文的实现部分，以软件开发流程为主线，描述了如何利用CUDA实现模式识别中的三种常用算法-The paper analyzed the Tesla GPU computing architecture and CUDA graphics and computing devices unified architecture,
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暴力破解word2003所需的计算量极其大，耗费时间长！本作品利用CUDA的高速并行能力进行破解，以时间换空间及成本， 适合普通用户使用。-Word2003 brute force computation required is extremely large, time-consuming long! This works using CUDA' s ability to break high-speed parallel to the time for space and cost,
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矩阵的转置，使用GPU并行运算的cuda实现，同时考虑了partition conflict。-A matrix, the use of parallel computing cuda GPU implementation, taking into account the partition conflict.
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基于CUDA的高性能图像处理算法。着重介绍CPU和CUDA的计算能力，并详细介绍图像处理的背景以及几种操作的原理。在经过实验之后，对比CPU的计算能力可以发现，CUDA在并行处理数据的能力非常强大。由此可知，在图像处理的应用中，CUDA将大有可为。然而Hough变换的性能提升并不明显，其中的原子操作导致线程的排队，大幅度降低了线程并发性能，从而使得CUDA并行运算的优点不能显示出来，此问题的解决，有赖于对Hough变换并行算法的更深入研究。-CUDA-based high-performance
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The latest generation of high-end video cards off er considerable
computing power using their 100–200 on-card processors, 0.3–1.0+ GB
of RAM, and fast inter-processor communications. One promising
application of this Graphics Processing Un
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GPU并行计算，cuda编程教程，硬件要求NVIDIA独立显卡。-GPU parallel computing, cuda programming tutorial, hardware requirements, NVIDIA discrete graphics.
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面向大学的课件，介绍NVIDIA公司GPU在CDUA平台下的编程方法，是快速进入研究计算机并行计算的优秀课件，全英文的-For university courseware to introduce NVIDIA' s GPU programming platform in CDUA method is quick access to the best of parallel computing research computer courseware, all in English
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GPU并行计算及CUDA编程相关资料，都是从网上搜集过来的-GPU parallel computing and CUDA programming data are collected from the Internet over the
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本程序解决的问题是中期冲突探测的GPU加速问题。随着航空运输业的持续高速增长，空中交通流量日益增长、空域密度不断增加，使得飞机之间的碰撞风险大大增加，对飞行安全造成了严重威胁。为了保障空中交通安全，防止飞机发生危险接近甚至碰撞，冲突检测至关重要。但是，冲突检测的算法非常复杂，而且当某片空域密度过大时，会严重影响检测速度，从而丧失时效性，这时，CPU计算完全不能适应需求，引入GPU并行计算就很必要了。本试验中，经过cuda加速后，不仅能很好的解决目前国内空中管制的100条计划的要求，并且能大大提高
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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
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CUDA Application Design and Development，CUDA程序设计与开发，最近刚出不久的一本书，里面的技术很新，相比上一代Fermi架构，新的Tesla并行架构，并行效能效果进一步增强。-CUDA Application Design and Development
Author(s): Rob Farber
Published: 14 Nov 2011
As the computer industry retools to leverage mass
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并行计算中矩阵相乘的mpi和cuda两种方法，已完成检验，有结果输出(In parallel computing, two methods of matrix multiplication, MPI and CUDA, have been tested and output with results)
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并行计算新手入门书籍，分析的简单透彻，实例举一反三，CUDA入门的好书(Parallel computing novice entry books, analysis of simple and thorough, examples of drawing inferences from others, CUDA entry of good books)
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CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(CUDA (Compute Unified Device Architecture), is the graphics platform NVIDIA's computing platform. CUDA is a general purpose parallel computi
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CUDA Fortran 高效编程实践_科学家和工程师特供
2007 年以来，以 nVidia GPU 为代表的加速器并行计算风起云涌，带有加速器的超级计 算机在 TOP500 中的份额逐年增加，支持加速器的主流应用软件也呈爆炸式增长，研究加速 器计算的技术人员数以百万计，世界范围内的大学、研究机构竞相开设相关课程。
目前流行的 GPU 通用编程语言是 CUDA C 和 OpenCL. 它们均是 C/C++语言的扩展，因 此可以方便地将 C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算
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