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gpu高性能编程cuda实战的内容简介
1、cuda是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，cuda架构能充分发挥gpu的强大计算功能。本书首先介绍了cuda架构的应用背景，并给出了如何配置cuda c的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了cuda c的基本语法和使用模式。
2、CUDA，作为GPU编程的基石，将CPU和GPU的特长结合，实现了高效的并行计算。通过细致地管理线程、块和网格，CUDA为开发者提供了强大的工具，以充分利用GPU的潜力，推动了高性能计算的边界。掌握CUDA，就是在探索计算世界的未知领域，实现前所未有的性能提升。
3、理解并利用内存协同，是CUDA编程中优化性能的关键步骤。通过调整线程组织和内存访问策略，我们可以让GPU的计算能力发挥到极致，从而在矩阵运算这类密集型任务中，获得难以估量的性能提升。
4、实战难题与资源分享 在实际操作中，理解硬件结构的限制，如线程数量上限，以及如何分配资源以优化性能至关重要。遇到困难时，不要忘记GPU编程的特点——计算速度快，但读取慢，且强调强并行性和弱依赖性。
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英伟达Hopper架构：AI与HPC的新里程碑 随着Hopper H100显卡的震撼登场，英伟达无疑为高性能计算和人工智能领域带来了革命性的突破。这款基于Hopper架构的显卡，凭借800亿个晶体管的壮举，超越了前辈A100，彰显了其卓越性能和技术创新。
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