pip 安装TensorFlowTensorFlow 最初由 Google 开发，用于机器学习的研究TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上运行，在深度学习领域表现优异目前无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用但 TensorFlow 相对来说更底层；这本书非常好，绝对是CUDA编程的一个必不可少的工具书但是我建议楼主读原著的英文版的更好一点，中文版的翻译有的地方并不准确下面是下载文件望采纳。
1更真实的图形演示图形显示是GPU芯片的初始功能随着视觉技术和虚拟现实技术的发展，更加逼真的图形显示效果将对GPU的并行计算能力提出更高的要求因此，图形显示是未来GPU芯片的一个重要发展方向2高性能计算高性能计算主；不可以GPU没有可编程性现在GPU用于通用计算方面，都要用一个平台将代码转换为GPU能识别的矢量流，这也就是Nvidia的CUDA平台最主要的功能所以，GPU编程简单来说就是用高级语言编写运算语句，再放进CUDA，扔给GPU计算。
很明显，它的作用是帮助大家磨练逻辑编程中的具体技能大家可以选择利用Java8Scala或者Haskell进行问题解决，并最终找到最精致的解决办法 如果大家喜爱解题，其中还提供多种不同层级的难度供各位选择另外，如果大家将全部99道难题解决掉。
gpu并行编程
VR需要掌握的编程语言如下C#， C++语言，Java，其他计算机图形学与GPU编程1C C#基础语法与算法面向对象编程C#是数据结构与高级语法是做U3D的基础语言而Unity 把 C# 当作脚本语言使用Unity3D引擎结构与物理。
1使用计算机上附带的“维护人员工具”中的“硬件检测工具”2在设备管理器中查看显卡驱动，看是否双芯片显卡或双显卡，双核心的都写X2 比如4870 X23有的主板提供开机侦测GPU个数的BIOS界面。
1unity开发技能，包括了unity引擎unity3D编辑器基础等2要学会C#C++语言和Java语言3了解基本的建模软件，例如3DsMax，Maya4还有就是其他计算机图形学与GPU编程，包括计算机图形学与的Shader编程VR开发学习。
推荐你看GPU高性能编程CUDA实战英文原书名是CUDA by Examplean Introduction to GeneralPurpose GPU Programming 作者非常有名，是NVIDIA公司CUDA高级工程师Jason Sanders和Edward Kandrot GPU高性能编程CUDA实战首先。
1 OpenCL需要芯片的支持，以及制造商提供相应的SDK和驱动可能较为困难2 OpenGLES将所需要的计算打包转换成shader渲染操作这两种方式上述回答都有提到此外，不使用GPU的话，可以考虑使用ARM上的NEON指令集。
3 CUDA 是NVidia公司专门针对他们开发的GPU进行并行运算的一个工具它本身基于C语言和一部分C++，和OpenCL是现在两个最普遍应用的GPGPU的编程工具谢谢，希望能帮到你推荐本书给你 CUDA by example，这里面也详细讲。
图形处理器英语graphics processing unit，缩写GPU，又称显示核心视觉处理器显示芯片，是一种专门在个人电脑工作站游戏机和一些移动设备如平板电脑智能手机等上做图像和图形相关运算工作的微处理器GPU。
Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程八PyLearn PyLearn是一个基于Theano的库。
gpu编程书籍推荐
OpenCL虽然任何显卡都可以使用，但是它的GPU的代码要放到单独的一个文本文件中编译，操作上要比CUDA要复杂最后，其实CUDA和OpenCL学那个多一样，因为并行运算的思想是一样的推荐你两本书Programming Massively Parallel。
在Intel的处理器产品中，也可以看到这样的例子1 GHz Itanium芯片能够表现得差不多跟266 GHz至强 XeonOpteron一样快，或是15 GHz Itanium 2大约跟4 GHz XeonOpteron一样快CPU的运算速度还要看CPU的流水线总线等等各方面的。
RTX 2070 或 20808GB如果你想认真地研究深度学习，但用在 GPU 上的预算仅为 600800 美元8G 的显存可以适用于大部分主流深度学习模型RTX 2080Ti11GB如果你想要认真地研究深度学习，不过用在 GPU 上的。
唉，是自己粗心大意，忘了给main函数入口了，在主机端代码中加上函数声明和主函数就行了函数声明 void runTestint argc， char** argv主函数 int mainint argc， char** argv runTestargc，argvCUT_。
npu和gpu的区别是功能设计性能数据流编程1功能NPU神经网络处理器主要用于处理与深度学习相关的计算任务，如图像识别和语音识别等，而GPU则主要用于处理图形渲染高性能计算和物理模拟等任务2设计。
