摘 要:雖然Fortran常用來進(jìn)行科學(xué)計算,但是面對計算量大的程序仍然很耗時。通常人們用MPI進(jìn)行粗粒度的并行來 提高程序的運(yùn)行效率,近年來隨著GPU計算能力的提高,將程序進(jìn)行細(xì)粒度GPU并行化成為一種趨勢。文章基于NVIDIA公 司的CUDA框架,就Fortran程序向CUDA移植過程中的一些問題進(jìn)行總結(jié),并給出了相應(yīng)的解決方案。
《21ic技術(shù)洞察》系列欄目第二期:工業(yè)自動化中的AI視覺系統(tǒng)
指針才是C的精髓
深度剖析 C 語言 結(jié)構(gòu)體/聯(lián)合/枚舉/位域:鉑金十三講 之 (13)
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