Phần chương trình liên quan đến đo thời gian rất hữu ích vì nó có thể được áp dụng trực tiếp cho các chương trình khác ngoài CUDA. Các vấn đề AXPY bên dưới là các quy trình thực sự do BLAS cung cấp. Tôi chợt nhận ra rằng mình có thể tăng tốc mã viết bằng BLAS.   Đó là một bài giảng thú vị!

wayfarecru0581

✅ Trong toàn bộ series từ (1) đến (6), đây là phần (2) Cộng các Vector (mảng 1D) song song cùng lúc ✅ Giải thích từng bước từ cơ bản về lập trình NVIDIA GPU + CUDA. ✅ Xử lý cực nhanh các tác vụ như mảng/ma trận/xử lý hình ảnh/xử lý thống kê/sắp xếp bằng tính toán song song với ngôn ngữ C++/C.

onemoresipofcoffee

Lập trình CUDA (2) - Tính toán song song C/C++/GPU - Cộng vector (vector addition)

Xin chào.🌞 Cảm ơn bạn đã đánh giá tốt. Tôi rất vui vì bạn thấy nó hữu ích. Cảm ơn ✨

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)