cuda從入門到精通（一）：環境搭建
nvidia於2023年推出cuda（compute unified devices architecture），可以利用其推出的gpu進行通用計算，將平行計算從大型集群擴充套件到了普通顯示卡，使得使用者只需要一台帶有geforce顯示卡的筆記本就能跑較大規模的並行處理程式。
使用顯示卡的好處是，和大型集群相比功耗非常低，成本也不高，但效能很突出。以我的筆記本為例，geforce 610m，用devicequery程式測試，可得到如下硬體引數：
計算能力達48x0.95 = 45.6 gflops。而筆記本的cpu引數如下：
cpu計算能力為（4核）：2.5g*4 = 10gflops，可見，顯示卡計算效能是4核i5 cpu的4~5倍，因此我們可以充分利用這一資源來對一些耗時的應用進行加速。
好了，工欲善其事必先利其器，為了使用cuda對gpu進行程式設計，我們需要準備以下必備工具：
1. 硬體平台，就是顯示卡，如果你用的不是nvidia的顯示卡，那麼只能說抱歉，其他都不支援cuda。
2. 作業系統，我用過windows xp，windows 7都沒問題，本部落格用windows7。
3. c編譯器，建議vs2008，和本部落格一致。
5. 其他工具（如visual assist，輔助**高亮）
準備完畢，開始安裝軟體。vs2008安裝比較費時間，建議安裝完整版（nvidia官網說express版也可以），過程不必詳述。cuda toolkit 5.0裡面包含了nvcc編譯器、設計文件、設計例程、cuda執行時庫、cuda標頭檔案等必備的原材料。
安裝完畢，我們在桌面上發現這個圖示：
不錯，就是它，雙擊執行，可以看到一大堆例程。我們找到****** opengl這個執行看看效果：
點右邊黃線標記處的run即可看到美妙的三維正弦曲面，滑鼠左鍵拖動可以轉換角度，右鍵拖動可以縮放。如果這個執行成功，說明你的環境基本搭建成功。
出現問題的可能：
1. 你使用遠端桌面連線登入到另一台伺服器，該伺服器上有顯示卡支援cuda，但你遠端終端不能執行cuda程式。這是因為遠端登入使用的是你本地顯示卡資源，在遠端登入時看不到伺服器端的顯示卡，所以會報錯：沒有支援cuda的顯示卡！解決方法：1. 遠端伺服器裝兩塊顯示卡，一塊只用於顯示，另一塊用於計算；2.不要用圖形介面登入，而是用命令列介面如telnet登入。
2.有兩個以上顯示卡都支援cuda的情況，如何區分是在哪個顯示卡上執行？這個需要你在程式裡控制，選擇符合一定條件的顯示卡，如較高的時鐘頻率、較大的視訊記憶體、較高的計算版本等。詳細操作見後面的部落格。
好了，先說這麼多，下一節我們介紹如何在vs2008中給gpu程式設計。
openGL學習筆記（1） 環境搭建
參考環境 windows 10 企業版 visual studio 2015 glfw 3.3.2 cmake 3.18.0 win32 x86 構建glfw glfw是乙個專門針對opengl的c語言庫，它提供了一些渲染物體所需的最低限度的介面。將glfw加入到專案中 方法一 將生成的glfw3....
SDL學習筆記 1 環境搭建
簡單介紹sdl，並且搭建mac下的命令列開發環境。用乙個簡單的例子，驗證開發環境的正確性。sdl是乙個跨平台開發庫，支援windows，mac os x，linux，ios和android。sdl封裝了各個平台不同的系統底層介面，而提供給上層開發者統一的介面，大大簡化開發者對音訊，鍵盤，滑鼠，操縱桿...
QT學習筆記（1） 環境搭建
一 qt簡介 qt是乙個跨平台應用程式和ui開發框架。二 qt環境搭建 1 本人的電腦環境及所需安裝包 win10 64位系統 vs版本 vs2013 qt版本 qt5.6.2 for windows 64 bit vs 2013 vs add in visual studio add in 2.0...