gpu高性能编程cuda实战前言这本书介绍了如何在计算机中使用GraphicsProcessUnit单元(why gpu)比cpu进步更快，因为GPU设计的目的更简单，CPU设计中有太多的兼容性考虑。我们将解决非图形领域问题的GPU 程序统称为通用GPU 程序。
1、使用GPU编程,一定能够提高运行速度吗GPU顾名思义就是“图形处理单元”，主要用来分担CPU对图形处理的工作，比如渲染、实时光照、虚拟场景变化等等。所以，如果你的数据处理主要是图形处理，那么很明显，改成GPU并行后，速度肯定会提高。就像:以前有个管家，现在你给管家找了个帮手，管家就不需要关注细节，直接把图形任务当成一件事交给帮手。帮手负责那些图形处理任务的细节，效率比管家高。
2、C语言cg平台卡住C语言的cg平台卡顿很正常。可能是项目管理比较大，所以运营会这样。2002年6月13日，全球领先的图形处理解决方案供应商NVIDIA Corporation (Nasdaq: NVDA)今天宣布推出适用于新行业标准Cg图形编程语言的NVIDIA Cg编译器。今天还宣布的CforGraphics是一种高级图形编程语言，它可以为内容开发者提供一个全面的编程环境，以便更轻松快捷地创建特效和实时电影效果。
NVIDIACg编译器是NVIDIACg编程环境的核心。程序为标准DirectX8或DirectX9兼容的图形芯片(GPU)编写，可以在任何兼容的硬件上编译和运行。程序是一个高效的顶点或像素渲染引擎，其性能水平相当于或优于手工编码的图形程序。NVIDIA Cg编译器旨在充分利用NVIDIAGPU的功能和通道，以确保最佳的性能和视觉质量。
3、 gpu高性能编程cuda实战的前言本书介绍了如何在一台计算机中使用GraphicsProcessUnit，GPU unit (GPU)强大的计算功能来编写各种高性能的应用软件。虽然GPU最初是为了在显示器上渲染计算机图形而设计的(目前仍主要用于此目的)，但人们开始越来越多地在科学计算、工程、金融等领域使用GPU。我们将解决非图形领域问题的GPU 程序统称为通用GPU 程序。
没有图形基础！GPU编程只是让你进一步提升现有的编程技术。在NVIDIAGPU上写程序来完成一般的计算任务之前，你需要知道什么是CUDA。NVIDIAGPU基于CUDA架构打造。你可以把CUDA架构想象成NVIDIA构建GPU的模式，在这种模式下，GPU既可以完成传统的图形渲染任务，也可以完成一般的计算任务。要在CUDAGPU上编程，我们需要使用CUDAC语言。
4、为什么 gpu比cpu进步快因为GPU设计的目的更简单，所以CPU设计中有太多的兼容性考虑。而且两个强大的GPU市场竞争相对有效。当安和安在很长一段时间内都没有压倒对方的时候，另一方面，在CPU市场，英特尔在进入酷睿时代后，干掉了AMD，在AMD几代产品的情况下，出现了长期的“I3沉寂”，这也造成了我厂这几年不思进取的现象。当然，现在一个工厂的禅宗架构已经牢固确立，确实挑战了I厂的领导(垄断)地位。
答案是“没有”。由于制造工艺的原因，CPU核心越多，其频率越低，其实很容易认为10个人同步动作的难度肯定和1000个人不一样。其次，计算机中的大多数操作都是串行的，即上一个操作完成后才能继续下一个操作，这时候单次操作的速度最重要。所以在很长一段时间内，CPU和GPU的结合是最好的解决方案。
