CUDA技术

kNN(k Nearest Neighbor)是常用的群集算法(Cluster Algorithm)用于空间搜索。目前最快的kNN方法莫过于KDTree的版本，不过基本上都是CPU的比如ANN C++ Library。对于GPU来说，实现加速结构比较复杂，因为没有栈所以无法递归，而且执行资源有限，不能像CPU一样舒舒服服的顺序执行。

本文讲述怎么利用GPU来计算。GPU的计算不像CPU执行，只能一个个运行，而是能对大量的数据并行执行。数量级越大，越能看出并行的魅力。

CUDA的版本已经到了4.0，而我却刚开始学这个。请在NVIDIA官方网下载Parallel Nsight 2.0，里面包含了CUDA 3.2版本和CUDA 4.0版本。可以选一个安装，或者全部安装。当然你也可以直接下CUDA的版本，但还不下个好，省得直接再下NVIDIA GPU Computing SDK 4.0等。

最近一直在做CUDA程序，优化了CT重建中的FDK算法，又开始结合FDK和volume rendering做点工作。CUDA程序的优化至关重要，本文将常见的优化策略进行总结。

CUDA 4.0对多方面特性进行了更新，下面我们就对CUDA 4.0的新技术更新进行解析。CUDA 4.0的更新主要集中在三方面：1、简化并行程序的移植；2、加速多GPU编程；3、更好的工具链支持。

本文介绍了如何在Windows XP下的安装与配置CUDA的步骤以及如何在Visual Studio中使用CUDA。在Windows下，CUDA Toolkit和CUDA SDK都是由安装程序的形式安装的。CUDA Toolkit包括CUDA的基本工具，而CUDA SDK则包括许多范例程序以及链接库。

我正在建立一些新的CUDA原型项目，旨在弄清楚如何最好地使用CUDA 4.0，我把它写成一个快速教程，教你如何使用Visual Studio 2010中的CUDA和最新的C++0x特性编写一个简单的应用程序。

STMicroelectronics 全资附属公司，高性能计算(HPC)领域编译器领导者供应商，Portland集团今天宣布，正式为基于行业标准通用64位和32位 x86架构的系统推出PGI CUDA C和C++编译器。

如今信息处理最热的两个趋势是云计算和GPU通用计算，这两个技术都为用户提供了超强的计算能力，与传统解决方案相比，它们更加灵活，成本更低，现在这两个技术走到了一起，我们可以称之为云中的CUDA。

最近很多的笔记本电脑开始使用Optimus技术，他可以自由的切换独显和集成显卡，以在功耗和性能之间得到更好的控制。但是对于除了win7以外用户来说，确是无福想用。特别是Linux用户，从网上相关人士的消息来看，NVIDIA在一段时间内并没有为Linux平台开发Optimus驱动的意思。

莫斯科国立大学正准备对自己的超级计算机系统“Lomonosov”进行升级，通过使用NVIDIA Tesla GPU加速计算卡，有望藉此成为全球最快的超级计算机之一。

近日NVIDIA公开发布显卡驱动：NVIDIA 275.33 WHQL。该驱动程序软件包支持英伟达精视(NVIDIA GeForce)6、7、8、9、100、200、300、400以及500系列台式机GPU以及英伟达翼扬(NVIDIA ION)台式机GPU(显卡核心)。

　本文的目的是帮助你开始使用CUDA C语言在GPU上实现并行计算，CUDA C由nVidia创建，它是一种与C类似的编程语言，但它是专门为创建使用GPU执行并行计算的应用程序设计的，但CUDA C是我懂得的唯一语言，因此本系列文章就选择了它。它们都基于相同的原则，因此你任意选择一种学习都可以。

按照预想，AMD和NVIDIA应该都会在今年年底推出各自的新架构产品“南方群岛”(Southern Islands)、“开普勒”(Kelper)，但是迄今为止关于它们的消息都少得可怜，让人不免怀疑是不是要等到2012才能看到它们了。

6月16日 为加强智能型手机和平板电脑的处理器发展， NVIDIA 15日正式宣布已完成对Icera之收购项目，即日起，Icera将成为NVIDIA旗下的子公司，并以公司名Icera运营，协助NVIDIA提供基于Icera技术开发的基频处理器研发，加快智能手机处理器产品的上市时程。

使用.NET平台调用函数是一件容易的事情，但有一件事需要注意 — 访问的可变性，因为我们不能在它们上面使用DllImport属性，我们必须找到变量的地址，然后排列数据。

本文将集中讨论如何使用CUDA代码创建一个非托管DLL，并在C#程序中使用它，列举的例子将展示在数组上做计算的for()循环的托管、非托管和新的.NET 4并行版本之间的一些差异。

在今年的台北电脑展上，NVIDIA对新一代的Tegra处理器Project Kal-El进行了样品展示，并且对其命名问题进行了一些强调。

随着两周前英伟达公司宣布推出用于服务器的Tesla M2090图形处理器协处理器后，惠普高性能计算副总裁迈克.汉密尔顿就在他的博客中写道，要满足预先集成的服务器机架需求，高性能计算团队所面临的挑战是至少实现10万亿浮点计算性能，并且价格在10万美元以下。

据国外媒体信息周刊报道，NVIDIA目前已与微软达成相关协议，如果任何个人或公司提出收购NVIDIA发行在外的普通股30%或者更多的股票的收购要约的时候，微软将有优先和最终拒绝收购这个股票的权利。