1、GPU的时钟频率往往比CPU低CPU更适合需要频繁的单线程计算或需要高时钟频率的任务GPU的内存也比CPU小，不能处理大型数据集或需要大量内存的任务GPU的编程模型需要使用特定的编程语言和API，例如CUDAOpenCL等GPU编程；本书共分5章第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史现状以及面临的问题第2章介绍CUDA的使用方法，帮助理解CUDA的编程模型存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析；不能，它不支持的，只有NVIDIA的显卡能够CUDA编程，因为CUDA原本就是NVIDIA显卡的专利技术；Fermi架构通常每组SM单元包含48个CUDA Core，而Kepler架构每组SMX则包含192个CUDA Core的数量规模从根本上直接决定显卡的运算规模，也直接影响显卡的性能GPUZ中N卡的“着色器数量”Shaders里的数值即为CUDA核心的数量；在CUDA的架构中，这些计算不再像过去所谓的GPGPU架构那样必须将计算映射到图形APIOpenGL和Direct 3D中，因此对于开发者来说，CUDA的开发门槛大大降低了CUDA的GPU编程语言基于标准的C语言，因此任何有C语言基础的用户都很；你好，CUDA 自带求log的方程，参考如下e为底数 logx10为底数 log10x2为底数log2x谢谢，请采纳；你需要使用一种适合GPU加速的编程语言和框架，如CUDAOpenCLC++AMP等4优化代码以适应GPU架构GPU加速需要编写优化代码以适应GPU架构，从而发挥GPU的并行处理优势这种优化需要了解GPU的体系结构和优化技术5编译和运行代；硬盘对GPU是不可见的，你看user guide中的memory hierarchy中没有硬盘这一项吧，所以必须由cpu读入内存再操作的。
2、CUDACompute Unified Device Architecture，显卡厂商NVidia推出的运算平台 CUDA#8482是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 它包含了CUDA指令集架构ISA以及GPU内部的并行计算引擎；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；CUDA是NVIDIA的一个并行计算平台和编程模型，用于加速GPU上的计算任务在多GPU环境下，每个GPU都有一个唯一的标识符，称为CUDA设备号CUDA设备号从0开始，逐个递增因此，如果有多个GPU，那么第一个GPU的CUDA设备号就是0。
3、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；cg基本是做渲染的，opengl是一个开源图形库，和微软的direct3D是一样的glsl是shading language ，专门用来写shader的，在GPGPU general purpose GPU概念出来之前，好多人用glsl来做并行计算其次，CUDA和OpenCL是两个；在Linux系统中，可以通过设置LD_LIBRARY_PATH环境变量在Windows系统中，可以在“环境变量”设置中设置PATH变量5使用CUDA编程模型一旦您成功安装并配置了CUDA环境，就可以使用CUDA编程模型来实现同时利用GPU和CPU的计算任务。
4、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_EXITargc，argv 退出CUDA；cuda代码中可以用归约思想的，通常可以用来进行数组中元素求和求取极值如果你需要找的是绝对值最大值的话，直接调用cublas库也可以；cuda环境搭建必须要有nvidiagpu显卡CUDA主要是面向Nvidia的GPU的Nvidia也推出了CUDA X86，使duCUDA代码可以由X86处理器执行，尽管这只是提高了CUDA的代码兼容性而已Intel和AMD的显示芯片都不能进行CUDA编程想要让cuda；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。
