CUDA并行编程入门：GPU环境搭建与实战示例

"基于GPU的并行CUDA编程"是一份详细的教程，主要探讨了如何利用图形处理器（GPU）进行并行计算。首先，它介绍了GPU编程环境的搭建，包括验证GPU型号是否支持CUDA编程，这一步至关重要，因为并非所有GPU都支持CUDA。接着，教程指导读者下载并安装CUDA开发套件，这是一个关键环节，因为它提供了必要的工具和库，以便在GPU上执行并行任务。 文档深入到实际操作层面，包括编译示例工程源代码，让学习者能够通过实践了解CUDA编程的基本步骤。教程还提到了如何新建自己的CUDA项目，包括控制台项目，这对于初学者来说是非常实用的指南。此外，文中还分享了一些作者原创的示例，如图像亮度直方图统计、图像二值化处理和DVD画质转1080p算法，这些实例展示了CUDA在实际问题中的应用。 对于CUDA编程的基础理论，如GPU深度发掘中涉及的GPGPU（General-Purpose Computation on Graphics Processing Units）概念，教程分别解释了数学基础、使用纹理和数组作为数据结构、以及内核（着色器）在并行运算中的作用。它强调了CPU与GPU的协作，比如通过OpenGL和GLUT等图形库进行交互，以及如何进行OpenGL离屏渲染和数据传输。 该教程还涵盖了GPGPU的四个核心概念：数组与纹理的一一对应关系、内核的编写、将运算视为绘图过程，以及数据反馈和多次渲染传递等技术。最后，文档附带了源代码下载链接和参考资料，便于进一步学习和探索。 这份教程为想要深入了解GPU并行CUDA编程的读者提供了一个全面且深入的学习路径，从环境配置到实战案例，旨在帮助学习者掌握GPU并行计算的关键技能。