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NVIDIA CUDA 编程指南
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概述
作为一个并行数据计算设备的图形处理器单元仅仅几年的时间，可编程的图形处理器单元演变成为了一匹绝对的计算悍马，正如图1-1 所示。当极高的内存带宽驱动多核处理器时，当今的GPU 为图型和非图型处理提供了难以置信的资源。
这个演变背后的主要原因是由于GPU 被设计用于高密度和并行计算，更确切地说是用于图形渲染。因此更多的晶体管被投入到数据处理而不是数据缓存和流量控制。
本文描述的是一个崭新的硬件和编程模型，它直接答复了这些问题并且展示了GPU 如何成为一个真正的通用并行数据计算设备。
发布单位：英伟达
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