具有並行處理架構的平台，例如fpga和gpu，在快速分析大型資料集方面得到了廣泛應用。這兩項技術可以減輕運算密集型演算法對cpu造成的負擔，在高度並行的平台上進行處理。fpga靈活性高、處理延遲低，但是由於容量不足，在浮點運算方面具有一定的侷限性。gpu因為其靈活性、便捷性以及低成本的特點，已經成為並行處理的普遍選擇。它們可以成功地與fpga協同工作，優化乙個演算法的執行速度。舉例來說，在乙個演算法中，當gpu分析浮點資料時，內聯（inline）計算能夠在fpga上快速地執行。nvidia®計算統一裝置架構（compute unified device architecture）cuda™,，可以幫助建立基於gpu計算的演算法，cuda™允許使用者使用c程式語言及其nvidia擴充套件建立程式**。
對於實時高效能計算領域的許多應用來說，都可以將資料和任務需求很好地對映到gpu中進行處理。高強度算術運算的演算法應用非常適合在gpu上進行處理；如果乙個應用中的算術運算相對於記憶體運算的比例較高，則表明當在gpu架構上解決這個計算任務可以帶來明顯的速度提公升。舉例來說，對於處理多通道運算的應用，（如可以平行計算幾個fft變換），或者數**算（如大型的矩陣運算），都可以有效地對映到gpu中。
labview gpu分析工具包讓開發人員能夠在labview應用框架中充分利用gpu並行架構。該工具包利用了nvidia的cuda工具包的功能，以及cublas和cufft庫，同時允許開發人員直接呼叫那些在lvgpu sdk已經寫好的gpu**。
首先去官網查資料：
ni官網資料
產品手冊：ni產品手冊-文件說明
ni labview gpu 分析工具包
安裝好了之後，自己的funciton面板上就有下列的新的vi，注意這四個vi，lvcuda、lvcublas、lvcufft、lvgpu sdk非常重要，具體的使用方法要仔細閱讀上文提到的手冊。
自己根據官方vi 寫了乙個精簡版的程式，可以通過這個程式呼叫gpu。
程式框圖的說明如下文所示：
初學軟工 需求分析
需求分析作為軟體工程中不可或缺的一項重要的內容，在許多的方面都有重要的作用，可以說需求分析做不好，將來的軟體驗收和維護都會遇到很大的困難甚至要進行軟體的重構，下面來看一下我的導圖 一 需求分析的任務 1 構造模型 首先就是要構造目標的業務模型，從原系統的模型出發經過轉化最後形成現有系統的模型 2 分...
軟工 軟體需求分析
一 需求分析的任務 1 確定對系統的綜合需求 2 分析系統的資料需求 3 匯出系統的邏輯模型 4 修正系統開發計畫 5 開發原型系統 二 需求分析的原則1 必須能夠表達和理解問題的資料域和功能域 2 按自頂向下 逐層分解問題 3 要給出系統的邏輯檢視和物理檢視 三 資料流圖 1 特性 抽象性 概括性...
軟工系列之 需求分析
第三章 需求分析 需求的定義 分類。1 使用者解決問題或達到目標所需的條件或能力。2 系統或是系統部件要滿足的合同 標準 規範或其他正規文件所需要具有的條件或是能力。3 一種反映上面所描述的條件或是能力的文件說明。需求就是以一種清楚簡潔，一致且無二義性的方式，對乙個待開發系統中各個有意義方面的陳述的...