選擇 Windows XP
將下面三個都抓下來, 抓2.0就好可以了
1. CUDA 驅動程式:
2. CUDA 工具套件:
3. CUDA 軟體開發套件(SDK):
放Tool Chain:
C:\CUDA\
範例放在這邊
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK\Projects
進到 Project 之後點VC的Project檔就可以開了
一些小問題:
Q1: 有多張顯卡時, 要選另一張顯卡, 可以傳參數 "-device=1"
Q2: VC Syntax Highlight可以看 ~SDK\doc\syntax_highlighting裡面的文件
Have Fun~
3 則留言:
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CUDA簡單易用
Cluster Monkey網站針對GPU編程有一篇非常不錯的概述。
“使用AMD公司的Brook+或是Kronos Group的OpenCL有一點最大的不足是，你必須重新為GPU編寫代碼。然而憑藉NVIDIA® 公司的CUDA，你就可以使用另一種方式——‘改編’C語言代碼以使用額外的功能和數據類型（擴展）。但有一點，你不能利用某個編譯器的現有代碼，並使用“-gpu”等編譯選項來魔術般地打造GPU專用代碼……能嗎？對於所有這些程式語言，你將需要重新編寫或移植你的應用程式，嚴格程度視特定選項而定。毫無疑問的是，CUDA是最簡單的技術之一，因為你可以利用現有的C語言代碼並加入GPU代碼，以及一些數據傳遞的函數調用來在主機CPU與GPU之間傳遞數據。”
CUDA 是GPU（繪圖處理器）內部的一種計算引擎。它可以運行用Brook+、OpenCL或繪圖C語言編寫的程式，這些程式能夠利用GPU強大的並行處理能力，比在CPU上運行時快了許多。
史丹福大學談GPU計算
GenomeWeb的線上出版物《BioInform》上刊登了一篇文章，文中論及了史丹福大學對GPU、代碼以及OpenMM、GROMACS和Folding@Home等項目所進行的研究。結果顯而易見，NVIDIA® 在所有代碼中全面勝出。
“據研究團隊稱，基準測試顯示，對於600原子左右的小型系統，在ATI GPU上的運行速度比使用CPU時提升了60倍以上。而對於這些更小的系統，NVIDIA GPU實現了100倍以上的速度提升。”
aaa:
可以給這篇分類一下嗎?
http://heresy.spaces.live.com/blog/cns!E0070FB8ECF9015F!4031.entry
CUDA on Matlab
剛剛看到的，有興趣的可以看看
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