プログラムの時間測定を扱う部分は、CUDAの他に他のプログラムでもすぐに適用することができ、多くの役に立ちました。後にAXPYの問題はBLASで実際に提供するルーチンです。 BLASで書いたコードを加速させることもできると思いました。   楽しい講義でした！

wayfarecru0581

✅ 全 (1) ~ (6) のシリーズのうち、(2) ベクトル(1D配列)を並列で同時に加算 ✅ NVIDIA GPU + CUDA プログラミングを基礎から一歩ずつ解説します。 ✅ C++/C 言語で配列/行列/画像処理/統計処理/ソートなどを並列コンピューティングにより超高速で処理します。

onemoresipofcoffee

CUDAプログラミング (2) - C/C++/GPU並列コンピューティング - ベクトル vector 加算

こんにちは。🌞良い評価をいただきありがとうございます。役に立ったのは幸いです。ありがとうございます。 🍀

커널

nvidia

✅ Among the series from (1) to (6), (2) Adding Vectors (1D Arrays) Simultaneously in Parallel ✅ Explaining NVIDIA GPU + CUDA programming step-by-step from the basics. ✅ Processing arrays, matrices, image processing, statistical processing, sorting, etc., extremely fast through parallel computing using C++/C.

입문

초급

중급이상

쿠다

CUDA

그래픽 처리 장치

Parallel Processing

C언어

CUDA Programming (2) - C/C++/GPU Parallel Computing - Vector Addition

10. elapsed time - measuring the execution time of a program

11. CUDA kernel launch - Execution of CUDA kernel function

12. vector addition - Adding 1-dimensional arrays (vectors)

13. Giga Addition - Giga Unit Vector Addition

14. AXPY and FMA - AXPY routines and FMA operations

15. thread and GPU - Thread and GPU structure

00. Preparation before the lecture (duplicated with the end of Part 0)