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很早就知道gpu可以被用來進行加速處理，但是不知道基本原理是什麼。昨天看了一下別人的示範**，突然之間明白了很多。為了防止自己忘記這些知識點，特地做如下紀錄。
1、顯示卡程式設計
gpu主要是指顯示卡上的處理器部分。顯示卡和cpu之間主要通過pci或者pcie連線，所以必然要求生成的可執行檔案一部分在host執行、一部分在gpu執行。
2、cuda檔案格式
一般以cu作為字尾。
3、cuda的構成
cuda和基本的c語言檔案沒有差別，只是需要注意的是，那些標記為__global的函式才是真正在gpu上執行的**。
4、cuda和mpi關係
mpi主要是intel利用cpu併發執行的lib，cuda則是利用gpu執行的庫。
5、cuda怎麼編譯
建議用nvidia提供的nvcc進行編譯。
6、asic、fpga、cpu、gpu加速
機器學習要求我們必須窮盡各種加速方法。asic側重於controller加速、表現在編譯碼、加密方面。fpga可用於特定的演算法處理，雖然效果最好，但是成本最高。cpu加速最簡單，但是成本不好控制、編寫有難度。gpu是次優於cpu的方法，它可以降低cpu的負擔，又可以承擔一定的計算任務。
7、cuda 與linux
隨著tensorflow的流行，cuda也被用於深度學習。一般cuda和ubuntu配合比較多，建議大家多多學習。
8、示例**，參考鏈結
9、nvidia教程
基本**形式如下所示，特別是這個__global__關鍵字非常重要，它代表是在gpu上面執行的**
// kernel definition
__global__ void vecadd(float* a, float* b, float* c)
int main()
cuda主要用來進行演算法加速優化使用，常用於影象，當然使用到矩陣、傅利葉變換的地方都可以使用，這是使用比較多的乙個場景。
另外乙個關於cuda的教程，可以參考這個
如果想知道cuda的歷史和來龍去脈，那麼這個鏈結不錯，
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