nvcc和parallal nsight 有什么区别

黑夜孤狼fly · 2017-8-27 22:42:25

CUDA（统一计算设备架构）是一种新的基础架构，该架构可以使用GPU来解决商业，工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供直接访问硬件的接口，而不必依赖于相同的方式与传统的图形API接口来实现GPU的访问。在该架构采用了全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，使大规模的数据计算应用提供了更强大的比CPU的运算能力。 CUDA C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发人员能够构建一个强大的GPU计算能力的基础上，在更高效的数据密集型计算解决方案。
关于NVIDIA CUDA技术
NVIDIA CUDA技术是目前世界上唯一的C语言环境下的NVIDIA GPU（图形处理单元），支持CUDA技术的NVIDIA GPU（图形处理器）带来无穷计算的图形处理性能。随着NVIDIA CUDA技术，开发人员可以利用NVIDIA GPU（图形处理器）的优势，克服了极其复杂的密集型计算难题，如石油和天然气，金融风险管理，产品设计，媒体形象的开发，科研应用领域。
CUDA？工具包是一个功能的支持CUDA的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。 CUDA开发环境包括：
适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库
分析
适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（2008年3月

NVCC C语言编译器推出alpha版）
CUDA运行时（CUDA运行时）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动程序也可）
CUDA编程指南 - CUDA软件开发者开发工具包（SDK）提供了一些示例（带源代码），以帮助用户开始CUDA编程。这些例子包括：使用定时器
并行前缀和（扫描）
形象的大型阵列

排序并列双音
矩阵乘法
矩阵的转置
绩效评估使用一维Haar小波DWT
OpenGL和Direct3D图形互操作的例子
使用示例CUDA BLAS和FFT库
卷积
CPU-GPU的C和C ++ - 代码集成
2项期权定价模型
Black-Scholes期权定价模型
蒙特卡洛期权定价模型
平行梅森倍捻机（随机数发生器）
并行直方图
去噪
Sobel边缘检测滤波器 BR> MathWorks公司的MATLAB？插件（点击这里下载）：新的范式基础上的1.1版本的CUDA软件开发包现在也被释放。要查看完整列表，下载代码，请点击这里。

技术能力，提供标准的C编程语言

的GPU（图形处理器）进行，在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）的并行计算，并提供一个统一的硬件和软件解决方案
CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：低功耗笔记本采用了GPU高性能，多GPU系统。
支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行经理
标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）库
数值计算专用CUDA驱动
优化，直接上传的中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器），下载通道
CUDA驱动程序可以与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作
支持Linux 32位/ 64位和Windows XP 32位/ 64位操作系统
的研究和开发语言的目的，CUDA提供了直接访问的驱动器，以及汇编语言级别的访问。

nvcc和parallal nsight 有什么区别

1 个回复

浏览过的版块