GPU发展及CUDA编程介绍GPU是什么？为什么使用GPU？GPU在通用计算上的应用GPU的整体架构GPU编程的优缺点GPU的未来GraphicProcessingUnit：图形处理器，显卡的处理核心NVIDIA公司在1999年发布Geforce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念，随后大量复杂的应用需求促使整个产业蓬勃发展至今。Geforce256之所以被称作GPU原因就在于Geforce256划时代的在图形芯片内部集成了T&L（几何光照转换）功能，使得GPU拥有初步的几何处理能力，彻底解决了当时众多游戏瓶颈发生在CPU几何吞吐量不够的瓶颈。第一代GPU(1999年之前)：部分功能从CPU分离，实现硬件加速，GE(GeometryEngine)为代表，只能起到3D图像处理的加速作用，不具有软件编程特性第二代GPU(1999-2002年)：进一步硬件加速和有限的编程性1999年NVIDIAGeForce256将T&L(TransformandLighting)等功能从CPU分离出来，实现了快速变换2001年NVIDIA和ATI分别推出的GeForce3和Radeon8500，图形硬件的流水线被定义为流处理器，出现了顶点级可编程性，同时像素级也具有有限的编程性，但GPU的编程性仍然比较有限第三代GPU(2002年之后)：2006年NVIDIA推出了CUDA(ComputerUnifiedDeviceArchitecture，统一计算架构)编程环境GPU通用计算编程的复杂性大幅度降低GPU已演化为一个新型可编程高性能并行计算资源，全面开启面向通用计算的新时代为什么使用GPUHPCTop500List中国HPCTop100ListGPU在通用计算上的应用GPU的整体架构GPU的整体架构GPU的整体架构高度并行处理速度传输带宽可扩展性融合？整合？Intel和AMD都计划在未来的CPU中集成北桥功能和GPU模块，这会给NVIDIA带来什么影响？GPU生来就是做图形计算的，不是和CPU竞争的，二者应当肩并肩生存。CUDA技术不是让GPU取代CPU的。我相信GPU不需要集成不同类型的核心。CUDA是什么？CUDA的使用CUDA编程算法实例CUDA编程的优缺点CUDA的未来ComputeUnifiedDeviceArchitecture：统一计算设备架构，是由NVIDIA推出的通用并行计算架构(2006年11月第一颗基于CUDA架构的GPU，2007年CUDAC语言发布)一种可扩展的编程模型CUDA是什么CUDA是什么一种异构多核的并行编程模型CPU的控制流程CPU控制整个程序的运行过程在需要并行计算时候将数据传入GPU从GPU得到计算结果继续执行程序GPU的计算流程GPU接受来自主机的数据并行计算将结果返回给主机CUDA的使用处理程序中的并行计算部分核函数(kernelfunction)矩阵乘法：A×B=CCUDA的算法实例CUDA的算法实例GPU中实现矩阵乘法的核函数代码：CPU与GPU的矩阵乘法时间比较CPU：Quad2Q8400GPU：GeForceGTX460易学易用高度并行化可扩展CUDA？OpenCL？谢谢！http://wiki.dzsc.com/info/4259.htmlhttp://www.blogjava.net/chinqt/archive/2007/05/17/118027.htmlhttp://vga.zol.com.cn/170/1705887.htmlhttp://www.top500.org/http://www.samss.org.cn/sites/shuxue/pcC.jsp?contentId=2574650376854