CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。
在Java中，Fork/Join框架是并行计算的一个强大工具。它主要用于分解大规模任务为多个小任务，然后由多个线程同时处理这些小任务。 以下是一个简单的Fork/Join框架
文章目录 Fork/Join 介绍 Fork/Join 组件 Fork/Join原理-分治法 Fork/Join原理-工作窃取算法 Fork
简介 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用
CUDA 并行计算 并行计算可以被定义为同时使用许多计算资源 (核心或计算机) 来执行并发计算，一个大的问题可以被分解成多个小问题，然后在不同的计算资源上并行处理这些小
背景介绍 假如目前有个需求，计算1000个数字之和，此需求是不是很简单，一次循环，即可完成计算；但如果是计算100W甚至更多的呢？当然，此时的循环依然可以达到目的，但效率
jdk7 并行计算框架Fork/Join 故名思义，拆分fork+合并join。jdk1.7整合Fork/Join，性能上有大大提升。 思想:充分利用多核CPU把
应用程序并行计算遇到的问题 当硬件处理能力不能按摩尔定律垂直发展的时候，选择了水平发展。多核处理器已广泛应用，未来处理器的核心数将进一步发布，甚至达到上百
1、CPU线程 一个CPU核在一个时刻只能运行一个线程指令，CPU的多线程机制通过操作系统提供的API实现，是一种软件粗粒度多线程。当一个线程中断，或者等待某种资源时，操作系
当下的GPGPU(General Purpose GPU(Graphic Process Unit))—（CUDA: Compute Unified Device Archit
冷不防
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
亦凉
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