第三期有奖话题：“晒晒”你的CUDA开发经历！{活动结束获奖名单已公布}

Williamzhao1979

收藏了先，慢慢研究。

OpenHero

DX-》HLSL-》Cg-》GLSL-》GPGPU-》CUDA-》。。。。

小心思

还是先学会 C吧

kolii

我是过来看看的

huni93

ls回复多是厂家的马甲

chris1244

原帖由 luckhuman 于 2009-12-28 18:55 发表
我顶啊！  毕业设计就是关于GPU的 呵呵 不过很简单 就是串行的该为并行的 在比较一下提高了多少加速比就好了 不过还是想和大家多学点东西.
推荐一个我们的考试题目，某个网站上有很多国家的地图资料，每个城市的信息被单独存储，它与其它城市的距离等基本信息，我们的题目是用CUDA编程通过算法来找出任意一个城市到另一城市的最短路径，这里面涉及CUDA编程和算法的知识，网站上最小的一个国家也有200多个城市，算起来超麻烦，我觉得至少可以作为参考，建立一个虚拟城市，把主要建筑和道路的信息存进数据库，然后算出从任意一所建筑到达医院的最短距离，看谁编的程序用时最短。
这考试的资料没在我手头上，是个外国网站存的地图信息，需要的话我去找。我们做PROJET的那页纸还是没找到，我只记得地图信息是TSPLIB的，是商用旅行问题，地图信息应该在http://www.zib.de/besucher/index.en.html    当时这个PROJET我没做出来，因为不知道用CUDA怎么去读取这些地图的源文件，只知道原理，这里面的地图信息，每个城市是一个节点，城市之间连接的是路径，路径的数值就是距离，要求我们用CUDA编程来寻找任意一个城市到另一个城市的距离，并与CPU计算的时间作比较，地图随便选，起始地点要求是随机。希望可以作一下参考。打错字了，要找的是最短距离，所以需要选择一种算法，然后用CUDA编出来，因为不同算法的复杂度不同，寻找路径的能力也不同，所以总的说起来挺难的，不管什么算法也只能尽量保证在最短的时间找到的是最短路径，一般来说找到的不一定是最短.

这贴子是CUDA论坛上我发的，版权所有，复制必究 ，顺便说一下，回完了贴子以后才发现是1年前的，发贴者早就不关注了

chris1244

原帖由 ichiaboss 于 2009-12-28 19:47 发表
刚接触CUDA编程不久，我认为：
CUDA编程界面简单明了而且非常稳定。程序代码易于向CUDA移植，其灵活性和能力使得程序可以非常快速地运行。
CUDA计算架构可以节省时间和成本
与传统的CPU系统相比，GPU重建可以极大地加快进程的运行速度，而且还可以减少硬件成本。
CUDA计算架构支持C语言编程，C语言也是行业标准。大家都知道如何使用C语言编写程序。

不知道你是用CUDA编完了不少程序才有的这结论，还是仅仅在想象阶段，程序代码易于向CUDA移植吗？目前这简直是做梦，CUDA的编程仅仅在语法上是使用C语言，实际上是完全不同的编程概念，其复杂程度的提升相当于从平面几何升为立体几何！就好象你读古文每个字都认识，但就是不知道什么意思，还要再用古文来写感想，错一个字就0分（这个不夸张，错一个字符程序都不能运行）。
C语言里一般不需要亲自控制内存，我要建立一个变量，“int i;”足矣，然后就可以用这个变量来做整数的所有操作，再来看看CUDA，我要建一个程序，首先有 _host_ _golbal_ _shared_ _device_ 这种限定词放在程序前面，用来表明放在哪种内存中，用来做什么，它们之间还可以组合来做特定的工作，但限定更多，比如只能返回特定的类型，总之，从写程序各开始你就得考虑好了这程序要做什么，要处理什么数据，中间要建什么程序把它的数据转换成别的数据，把它的计算结果复制到别的缓存……就好比我要养一只狗，就要考虑买得起什么狗粮，过马路要栓好，邻居怕不怕吵，狗粪怎么处理……3年后溜狗的路线，有了女朋友狗怎么办……等等问题 ，然后根据这些考虑的问题，来选狗的品种，颜色，价位，晕不晕车，发起疯来能不能拉住……有点扯远了，总之是非常麻烦
完全用C语言写的程序是不可能向CUDA移植的，你只能全部重新用符合这些规定的语句写一遍，理念还不同，很多用C语言一下子能实现的，因为不同程序间的功能限制，你可能要建3，4个程序来代替一个程序的功能，感觉有点像初学机器语言的时候。CUDA计算机架构可以节省时间和成本，但程序员多费的时间以10倍计算，所以个人认为CUDA只是GPU运算的一种初级平台，以后还会推出更友好的版本，叫不叫CUDA就不一定了。但目前来讲我们只有CUDA，所以只能继续硬啃了
一说话就是好多抱怨，因为本人水平不高，目前还在被各种限定词搞晕的阶段，希望高手们表笑话我

wanqkxxe

没开发过的路过
顺便学习一下
有机会试试

yaosj2k

http://heresy.spaces.live.com/bl ... ECF9015F!3114.entry
http://forums.nvidia.com/index.php?showforum=62
http://courses.ece.illinois.edu/ece498/al/

开发相关的资料

ly215197

CUDA是NVIDIA?（英伟达?）的并行硬件架构的名称。NVIDIA?（英伟达?）的CUDA架构可以让ION?（翼扬?）、GeForce?（精视?）和Quadro产品出色地完成并行任务。Liliputing深知这一点在上网本中不容忽视。它们用数字证明了一切。

　　“看到这些巨大的蓝柱了吗？它们表示在不使用GUDA的情况下将一部时长4分半的视频转换成H.264编码所用的时间。绿柱表示使用MediaCoder的CUDA编码器转换相同视频所用的时间。双核Atom处理器固然可以帮助提升任务的处理速度，而支持GPU的软件则带来了更加显著的改变。换句话说，如果您有一台基于NVIDIA?（英伟达?）ION?（翼扬?）的系统，并且可以选择支持GPU的软件，那么千万不要犹豫，现在就用。”

　　CUDA是NVIDIA?（英伟达?）的一项显著优势，也是我们一直领先于GPU计算领域的原因：

　　“NVIDIA?（英伟达?）甚至还可以扩大其优势，因为其专门针对GPU计算领域推出的CUDA产品和Nexus开发工具具有无可比拟的成熟度和覆盖面。”

　　并行编程是计算领域中的下一个大事件——目前已经初现端倪。CPU和GPU（图形处理器）之间在处理能力上的平衡点无时不刻都在发生变化，以适应如今PC和工作站的需求发展。