CUDA

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。

由NVIDIA和Novatte联合组织的GPU Technology Conference (GTC) Workshop 2011大会上NVIDIA展示了全新的CUDA 4.0技术，它能够提供更快的多GPU并行运算和更方便的并行应用端口。新的CUDA 4.0版本将包含一些新的技术，包括GPUDirect 2.0、Unified Virtual Addressing和Thrust技术。

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。

　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。

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。

2010年，中国的超级计算机天河一号登上超算全球性能Top500榜首的位置，让全世界认识到了基于NVDIA开发的Tesla的CPU+GPU异构计算的强劲威力。

2010年12月21日，由NVIDIA联合IT168举办的CUDA校园程序设计大赛(点击这里查看)完美收官，并在京举行了颁奖典礼。作为提升高性能计算的一大独特平台，应用CUDA编程的人群越来越多。清华大学的邓仰东教授介绍到，

2010年12月21日，由NVIDIA联合IT168举办的CUDA校园程序设计大赛(点击这里查看)完美收官，并在京举行了颁奖典礼。作为提升高性能计算的一大独特平台，应用CUDA编程的人群越来越多。清华大学的邓仰东教授介绍到，

2010年12月21日，由NVIDIA联合IT168举办的CUDA校园程序设计大赛(点击这里查看)完美收官，并在京举行了颁奖典礼。作为提升高性能计算的一大独特平台，应用CUDA编程的人群越来越多。清华大学的邓仰东教授介绍到，

12月22日消息，近日，由NVIDIA联合IT168举办的CUDA校园程序设计大赛(点击这里查看)完美收官，并于21日在京举行了颁奖典礼。Nvidia公司创始人兼总裁黄仁勋先生向此次大赛获得一等奖的三位同学颁发了奖杯和证书。

美国加利福尼亚州圣克拉拉市英伟达(NVIDIA)公司宣布，Tegra Zone应用程序现已登陆Android Market，该应用程序为超级手机或平板电脑用户提供了一个“一站式基地”，让用户能够搜罗到面向这些移动设备的众多游戏。这些超级手机或平板电脑全部采用英伟达图睿(Tegra)2移动超级芯片。

美国旧金山2011年游戏开发者大会(GDC 2011) 英伟达携手Epic Games公司，在本周举办的游戏开发者大会上共同展示Unreal Engine 3上的最新合作成果。Unreal Engine 3是世界上最流行的游戏引擎，该引擎现在能够提供更强的互动性和更令人身临其境的体验。

3月1日消息，Nvidia于2月28日正式发布了CUDA系列开发工具包的第四个版本“CUDA4.0 Toolkit”。本次推出的CUDA4.0版本，更易于代码移植、更易于并行的C++编程、并且更适用于Multi-GPU编程。

CUDA 4.0版本发布了，我们来看下CUDA4.0为开发人员带来的新特性。GPUDirect最初是只是NVIDIA为Red Hat linux平台上Tesla(M/S) 和QuadroFX系列专业卡开发的基于infiniBand技术的多GPU计算通信技术。infiniBand是一种高带宽低延迟的通信技术

2月24日消息，NVIDIA近日面向移动图形工作站市场发布了五款新的Quadro专业显卡，均基于Fermi费米架构。