隨著計算機架構和並行程式設計模型的發展，逐漸有了現在所用的異構系統。cuda平台幫助提高了異構架構的效能和程式設計師的工作效率。
cpu＋gpu的異構系統在高效能計算領域已經成為主流。這種變化使並行設計範例有了根本性轉變：在gpu上執行資料並行工作，而在cpu上執行序列和任務並行工作。
作為完整的gpu計算架構，fermi和kepler gpu加速器讓許多領域的高效能計算水平有了提高。在閱讀和理解本書中這些概念後，你會發現，在異構系統中編寫乙個具有成百上千個核的cuda程式就像編寫乙個序列程式那樣簡單。
《CUDA C程式設計權威指南》 2 6 習題
1.在檔案sumarraysongpu timer.cu中，設定block.x 1 023，重新編譯並執行。與執行配置為block.x 1 024的執行結果進行比較，試著解釋其區別和原因。2.參考檔案sumarraysongpu timer.cu，設定block.x 256。新建乙個核心，使得每個執...
《CUDA C程式設計權威指南》 2 6節習題
2.6 習題 1.在檔案sumarraysongpu timer.cu中，設定block.x 1 023，重新編譯並執行。與執行配置為block.x 1 024的執行結果進行比較，試著解釋其區別和原因。2.參考檔案sumarraysongpu timer.cu，設定block.x 256。新建乙個核...
Cuda C權威指南學習筆記（一）
編譯第乙個hello檔案,首先建立hello.cu include using namespace std intmain 執行nvcc hello.cu o hello,hello得到nvcc編譯得到的可執行檔案並執行 上面沒有用到任何gpu特性，只是個主機程式，下面編寫我們第乙個裝置程式，修改上...