本资源主要介绍了如何在计算机环境中建立CUDA工程，包括三种不同的方法，并结合了GPU高性能计算的概述，特别是GPU的历史和发展，以及CUDA编程的基础知识。
文章首先提出了建立CUDA工程的三种方法：
1. **使用已有项目**：通过复制CUDA SDK中的示例项目并改名来快速创建新项目，例如在`C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK\projects`路径下有专门的模板。
2. **建立全新项目**：对于这种方法，需要手动设置系统变量和编译指令，适合对CUDA有一定了解的开发者。
3. **使用CUDA向导**：推荐使用CUDA_VS_Wizard_W32.2.0.exe工具，这是一个向导式程序，简化了CUDA工程的创建过程，适合初学者。
接下来，资源简要介绍了GPU在高性能计算领域的应用，分为以下几个部分：
**GPU的发展**：
- GPU从早期的图形加速器发展成为支持通用计算的高性能平台，这得益于其内部单元数量的快速增长和编程能力的提升。
**GPU与GPGPU**：
- GPU，即图形处理器，原本主要用于图形处理，但后来发展为通用计算平台，即GPGPU，可以在各种计算任务中发挥作用。
**GPU的发展阶段**：
- **第一代GPU**：主要负责3D图像硬件加速，如GE(Geometry Engine)。
- **第二代GPU**：引入了有限的编程性，如顶点级和像素级的可编程性，如NVIDIA GeForce3和ATI Radeon8500。
- **第三代GPU**：提供了更友好的编程环境，如CUDA，使得开发者能够编写更复杂的GPU程序。
文章还提到了NVIDIA的CUDA编程环境，自2006年起，CUDA成为了开发GPU计算应用的重要工具，它为开发者提供了统一设备架构，使得程序员可以充分利用GPU的并行计算能力。
**CUDA Programming**：
CUDA编程允许开发者直接利用GPU进行计算，通过CUDA C/C++来编写代码，实现数据并行计算，显著提升计算效率。CUDA程序由宿主代码（运行在CPU上）和设备代码（运行在GPU上）组成，通过CUDA API进行交互。
**Performance and Optimization**：
在实际应用中，CUDA程序的性能优化是关键，这涉及到内存管理、并行度控制、计算效率等多个方面。
**Example: Matrix Multiplication**：
矩阵乘法是GPU并行计算的一个典型例子，通过CUDA可以实现高效的矩阵运算，特别是在大规模数值计算和科学模拟中。
这份资源对于学习和实践CUDA编程，以及理解GPU在高性能计算中的作用提供了很好的引导。无论是对GPU历史的回顾，还是CUDA工程的建立步骤，都是深入学习GPU计算的宝贵资料。
我的内容管理
展开
