对基于最新一代通用GPU--Geforce8800显存带宽的测试样例,对于通用计算而言,带宽的性能是至关重要的。
gpu 技术资料
图形处理器(英语:graphicsprocessingunit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。[1]
在GPU上实现数值模拟技术(线性方程组)的通用架构,
基于GPU的通用计算综述(英文),对该领域的总结和展望,非常详细。
用CUDA实现BFS算法源码。CUDA是NV公司基于GPU的统一计算架构,BFS复杂度由CPU上的O(V+E)降为O(diameter),直径diameter即图中root到leaf的最长距离。
使用GPU的强大并行计算能力来实现稠密矩阵的LU分解计算。
7寸USART HMI组态屏带GPU字库串口屏TFT液晶显示模块800480 51程序
7寸USART HMI组态屏带GPU字库串口屏TFT液晶显示模块800480 C8051F020程序
7寸USART HMI组态屏带GPU字库串口屏TFT液晶显示模块800480 STM32程序
著名的GPU Gems中的自然效果模拟-水效果的演示程序及全部实现源代码
GPU实现的MapReduce framework,对于学习并行编程和cuda平台的编程方面有着极好的参考价值,里面附带论文。用户要求有NViDIA显卡,并且安装cuda编程环境。