• 更CUDA工具箱地址的一个小组开发人员和程序的工作在C和C++是在寻找的官方CUDA发展的环境，从选的。 与选CUDA工具包，你可以自由地建立GPU加速应用程序软件项目。

    首先第一件事情，CUDA是一个平行的计算平台和编程模型的发明的选的。 它使得能够大幅增加在计算性能的通过利用puissance的图形处理单元(GPU)。 CUDA能力的集有数以百计的核心，可以统运行成千上万的计算线。 这些核心共用资源，包括一个注册文件和共同的回忆。 片上共用记忆的制裁平行运行的任务，在这些核心分摊的数据没有送过该系统记忆的巴士。

    与选CUDA工具包，多核Cpu和众核Gpu指定主流的处理器，芯片，现在的平行系统。 此外，他们并行的长期存在的规模与摩尔的法律。 面临的挑战是开发应用软件，透明秤其并行利用增加的数字处理器核、多样的3D图像应用透明地扩展他们的并行众核Gpu有广泛不同数量的核心。

    CUDA平行的程序模型设计，以克服这一挑战，同时保持较低的学习曲线对程序员习惯于与标准编程语言，例如C.在其核心是三个关键的抽象-一个层次结构的线组、共同的回忆，和障碍同步-只是暴露于程序作为最低限度的一组语言扩展。

    总的来说，选CUDA工具包是一个和唯一的环境，以开始你的项目，如果要充分利用这美妙的平台。 只要确定你有一个选的图形的适配器，支持CUDA技术在发射之前进入这一创新的气候无限的可能性。

  • NVIDIA CUDA टूलकिट पते के एक छोटे समूह के डेवलपर्स और प्रोग्रामर के काम में C और C++ कि कर रहे हैं के लिए तलाश में सरकारी CUDA विकास के वातावरण NVIDIA से. के साथ NVIDIA CUDA टूलकिट, आप कर सकते हैं स्वतंत्र रूप से निर्माण GPU-त्वरित आवेदन सॉफ्टवेयर परियोजनाओं.

    पहली चीज़ें पहले, CUDA है, एक समानांतर कंप्यूटिंग के लिए मंच और प्रोग्रामिंग मॉडल का आविष्कार किया NVIDIA द्वारा. यह सक्षम बनाता है नाटकीय बढ़ जाती है में कंप्यूटिंग प्रदर्शन का दोहन करके प्यूसेंस के ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाई (GPU). CUDA-सक्षम GPUs के सैकड़ों है कि कोर कर सकते हैं सामूहिक रूप से चलाने के लिए हजारों कंप्यूटिंग के धागे. इन कोर साझा किया है, संसाधनों सहित एक रजिस्टर फ़ाइल और एक साझा याद है । पर चिप साझा याद प्रतिबंधों के समानांतर चल रहे कार्यों पर इन कोर बांटना करने के लिए डेटा भेजने के बिना यह सिस्टम पर याद है ।

    के साथ NVIDIA CUDA टूलकिट के आगमन की मल्टीकोर CPUs और manycore GPUs designates कि मुख्यधारा प्रोसेसर चिप अब कर रहे हैं समानांतर प्रणालियों. इसके अलावा, उनकी समानता perpetuates पैमाने पर करने के लिए मूर की विधि के साथ. चुनौती को विकसित करने के लिए आवेदन सॉफ्टवेयर है कि पारदर्शी तराजू इसकी समानता का लाभ उठाने के लिए incrementing, कोर प्रोसेसर की संख्या ज्यादा के रूप में 3 डी ग्राफिक्स अनुप्रयोगों पैमाने पर पारदर्शी रूप से अपने समानता के लिए manycore GPUs के साथ व्यापक रूप से अलग नंबरों के कोर.

    के CUDA समानांतर प्रोग्रामिंग मॉडल के लिए बनाया गया है इस चुनौती से जूझना पड़ा है, जबकि बनाए रखने के एक कम सीखने की अवस्था के लिए प्रोग्रामर आदत के साथ मानक के रूप में प्रोग्रामिंग भाषाओं सी. इसके मूल में कर रहे हैं तीन महत्वपूर्ण चीजें - एक पदानुक्रम का धागा समूहों, साझा यादें, और बाधा तुल्यकालन - बस रहे हैं कि उजागर करने के लिए प्रोग्रामर के रूप में एक न्यूनतम सेट की भाषा एक्सटेंशन.

    कुल मिलाकर, NVIDIA CUDA टूलकिट है एक और केवल पर्यावरण के लिए शुरू में अपनी परियोजनाओं चाहते हैं, तो आप पूरा लाभ लेने के लिए इस अद्भुत मंच है । बस सुनिश्चित करें कि आप एक NVIDIA ग्राफिक्स एडाप्टर है कि समर्थन CUDA प्रौद्योगिकी में शुरू करने से पहले इस innovating जलवायु की असीमित संभावनाएं हैं ।

  • NVIDIA CUDA Toolkit addresses a small group of developers and programmers working in C and C++ that are on the lookout for the official CUDA development environment from NVIDIA. With NVIDIA CUDA Toolkit, you can freely build GPU-accelerated application software projects.

    First things first, CUDA is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the puissance of the graphics processing unit (GPU). CUDA-capable GPUs have hundreds of cores that can collectively run thousands of computing threads. These cores have shared resources including a register file and a shared recollection. The on-chip shared recollection sanctions parallel tasks running on these cores to apportion data without sending it over the system recollection bus.

    With NVIDIA CUDA Toolkit, the arrival of multicore CPUs and manycore GPUs designates that mainstream processor chips are now parallel systems. Furthermore, their parallelism perpetuates to scale with Moore's law. The challenge is to develop application software that transparently scales its parallelism to leverage the incrementing number of processor cores, much as 3D graphics applications transparently scale their parallelism to manycore GPUs with widely varying numbers of cores.

    The CUDA parallel programming model is designed to surmount this challenge while maintaining a low learning curve for programmers habituated with standard programming languages such as C. At its core are three key abstractions - a hierarchy of thread groups, shared recollections, and barrier synchronization - that are simply exposed to the programmer as a minimal set of language extensions.

    Overall, the NVIDIA CUDA Toolkit is the one and only environment to start your projects in if you want to take full advantage of this wonderful platform. Just make sure you have an NVIDIA graphics adapter that support CUDA technology before launching into this innovating climate of unlimited possibilities.