【源码】基于CUDA通用计算框架的并行处理实践教程

项目简介

本项目为想学习GPU并行计算的用户提供入门与实践机会。以CUDA编程语言和通用GPU编程技术为主线，覆盖从CUDA入门到进阶实践，引领读者体验从概念理解到编程实践的完整流程。通过阅读教程并操作代码，可学习GPU计算基础知识、编程框架，完成多个不同应用的编程练习，掌握并行计算核心技术。

项目的主要特性和功能

1. 从入门到实践：从CUDA基础知识逐步深入到各种并行计算应用场景与算法实现。
2. 丰富的实例代码：包含多个实际应用案例代码示例，涉及图像处理、科学计算、机器学习等领域。
3. 详细的注释和解释：每个代码示例都有详细注释和解释，便于理解各部分原理和作用。
4. 模块化设计：采用模块化设计，层次分明，方便学习者逐步深入学习。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤安装使用：

步骤一：配置开发环境

确保计算机已安装NVIDIA显卡和CUDA开发工具包（SDK），可从NVIDIA官网下载并安装。同时，确保开发环境（如Visual Studio）已配置妥当。

步骤二：编译代码示例

打开命令行工具，进入项目目录下的相应章节目录。使用NVIDIA提供的nvcc编译器编译代码示例。例如，编译第三章的hello_world.cu文件，使用命令： bash nvcc hello_world.cu 多数情况下可成功编译出可执行文件。若有特殊编译选项，参考编译指导手册调整。编译出的可执行文件名通常为a.exe（Windows）或a.out（Linux）。若要指定输出文件名，使用-o <output-name>选项，如： bash nvcc -o my_program hello_world.cu

步骤三：运行示例程序

直接运行编译出的可执行文件，程序会显示相应输出信息或完成预定任务。若有图形渲染任务，确保显卡驱动已安装，且已配置好OpenGL环境。Linux系统需安装OpenGL和GLUT库；Windows系统若有特殊OpenGL或OpenGL ES依赖项，可复制对应DLL文件至可执行文件目录或使用安装工具安装。具体OpenGL配置指南可在项目目录下的“配置指南”文件夹中查看。在Windows系统使用Visual Studio开发时，也可在其环境中配置OpenGL依赖项，通过运行调试模式测试程序。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】