• 尤其是旨在C和C++开发人员和程序员，他们需要建立GPU加速程序在一个安全直观的环境中，CUDA SDK被证明是一个有效和稳定的解决方案，包括各种工具和功能进行调试和优化性能的他们的应用程序。

    由于其CUDA加速库，编译器指示和扩展，帮助Fortran和C/C++编程，以使他们的项目和方案，CUDA SDK提供他们还有一步一步向导一个更好的理解。

    在此方式，能够迅速找出瓶颈和提高业绩的项目在几秒钟内。

    因为它包括一个编译器，用于更集的和不同的公用事业，帮助你在调试应用程序，这样就可以提高他们的效能和反应能力，CUDA SDK还提供了与编程指南，用户手册和API引用。

    此外，图书馆，这里指的cuSPARE,NPP,cuFFT和cuBLAS，仅举几例，CUDA SDK支持计算的接口，如C++放和微软DirectComputer。 更重要的是，蟒蛇，Perl、Java、红宝石、Lua，MATLAB和IDL也支持。

    这样，就能够开发自己的并行应用程序和图书馆通过移动的特定部分代码的更CPU。

    由于CUDA SDK与Hyper-Q支持MPI(信息传递接口)的进程，它简化了的程的工作保持一致。 更重要的是，它是在方便特别是对用户需要设计和增强性能的他们的应用。

  • विशेष रूप से के लिए इरादा C और C++ डेवलपर्स और प्रोग्रामर की जरूरत है, जो के निर्माण के लिए GPU-त्वरित कार्यक्रमों में एक सुरक्षित और सहज ज्ञान युक्त वातावरण, CUDA एसडीके साबित करने के लिए एक प्रभावी और स्थिर समाधान शामिल है कि विभिन्न उपकरणों और सुविधाओं के लिए डिबगिंग और अनुकूलन प्रदर्शन के साथ अपनी क्षुधा.

    धन्यवाद करने के लिए अपने CUDA-त्वरित पुस्तकालयों, संकलक निर्देशों और एक्सटेंशन है कि मदद फोरट्रान और सी/सी + + प्रोग्रामर प्रस्तुत करने के लिए अपनी परियोजनाओं और कार्यक्रमों, CUDA एसडीके प्रदान करता है, उन्हें भी एक कदम-दर-कदम विज़ार्ड के लिए एक बेहतर समझ है ।

    पर इस तरीके में, आप करने में सक्षम हैं जल्दी पहचान बाधाओं और प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए अपनी परियोजनाओं सेकंड के भीतर.

    के बाद से यह भी शामिल है एक संकलक के लिए NVIDIA GPUs और विभिन्न उपयोगिताओं कि मदद से आप डिबग करने के लिए अपने आवेदन कर सकते हैं ताकि अपने प्रदर्शन में सुधार और जवाबदेही, CUDA एसडीके भी प्रदान करता है आप के साथ प्रोग्रामिंग गाइड, उपयोगकर्ता के मैनुअल और एपीआई संदर्भ.

    इसके अलावा पुस्तकालयों के लिए, यहाँ जिक्र cuSPARE, एनपीपी, cuFFT और cuBLAS, कुछ नाम करने के लिए, CUDA एसडीके समर्थन के साथ आता है के लिए कम्प्यूटेशनल इंटरफेस जैसे C++ और AMP माइक्रोसॉफ्ट के DirectComputer, के रूप में अच्छी तरह से. क्या अधिक है, अजगर, पर्ल, जावा, रूबी, लुआ, MATLAB और आईडीएल भी समर्थन कर रहे हैं.

    इस तरह, आप विकसित करने में सक्षम हैं अपने स्वयं के समानांतर अनुप्रयोगों और लायब्रेरीज़ को ले जाकर के विशिष्ट भागों के लिए अपने कोड NVIDIA के सीपीयू है ।

    के बाद से CUDA एसडीके के साथ आता है हाइपर-क्यू के लिए समर्थन एमपीआई (संदेश गुजर इंटरफ़ेस) प्रक्रिया है, यह सरल प्रोग्रामिंग नौकरी के लिए लगातार. क्या अधिक है, यह काम में आता है के लिए विशेष रूप से की जरूरत है जो उपयोगकर्ताओं के लिए डिजाइन और प्रदर्शन को बढ़ाने के अपने आवेदन पत्र है ।

  • Especially intended for C and C++ developers and programmers who need to build GPU-accelerated programs in a secure and intuitive environment, CUDA SDK proves to be an effective and steady solution that comprises various tools and features for debugging and optimizing the performance of their apps.

    Thanks to its CUDA-accelerated libraries, compiler directives and extensions that help Fortran and C/C++ programmers to render their projects and programs, CUDA SDK provides them also with a step-by-step wizard for a better understanding.

    On this manner, you are able to quickly identify the bottlenecks and boost the performance of your projects within seconds.

    Since it includes a compiler for NVIDIA GPUs and different utilities that help you to debug your applications so you can improve their performance and responsiveness, CUDA SDK also provides you with programming guides, user manuals and API references.

    In addition to libraries, here referring to cuSPARE, NPP, cuFFT and cuBLAS, to name a few, CUDA SDK comes with support for computational interfaces such as C++ AMP and Microsoft’s DirectComputer, as well. What’s more, Python, Perl, Java, Ruby, Lua, MATLAB and IDL are also supported.

    This way, you are able to develop your own parallel applications and libraries by moving specific portions of your code to NVIDIA CPU.

    Since CUDA SDK comes with Hyper-Q support for MPI (Message Passing Interface) processes, it simplifies the programming job consistently. What's more, it comes in handy especially for users who need to design and enhance the performance of their applications.