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cuda - GPU作为CPU的可行性？
您认为 GPU 作为像 CUDA 这样的 CPU 计划的未来是什么？您认为它们会成为主流并成为该行业的下一个流行时尚吗？Apple 正在构建一个使用 GPU 执行 CPU 任务的新框架，Nvidia 的 CUDA 项目在科学领域取得了很大的成功。你会建议学生花时间进入这个领域吗？
cuda - 使用 CUDA 进行光线追踪
我目前正在实施光线追踪器。由于光线追踪的计算量非常大，而且无论如何我都会研究 CUDA 编程，所以我想知道是否有人有将两者结合的经验。我真的无法判断计算模型是否匹配，我想知道会发生什么。我的印象是，这并不完全是天作之合，但有一个不错的速度增加总比没有好。
cuda - 常见的编程任务在 GPU 上的转化效果如何？
我最近开始研究一个项目，以确定如何最好地利用现代显卡中可用的处理能力进行一般编程。似乎现场通用 GPU 编程 (GPGPU) 对具有大量数学的科学应用程序有很大的偏见，因为这非常适合 GPU 计算模型。这一切都很好，但大多数人不会把所有时间都花在运行模拟软件等上，所以我们认为有可能创建一个通用基础，以便为大众轻松构建支持 GPU 的软件。
这就引出了我想提出的问题；程序执行的最常见工作类型是什么？由于我们愿意接受适度的性能改进（总比没有好，对吧？）。
我们已经想到了几个主题：
- 数据管理 - 处理来自数据库等的大量数据。
- 电子表格类型的程序（与上述有点相关）。
- GUI 编程（尽管可能无法访问相关代码）。
- 常用算法，如排序和搜索。
- 通用集合（并将它们与数据操作算法集成）
还有哪些其他编码任务很常见？我怀疑很多正在编写的代码属于库存管理类别，或者跟踪真实的“对象”。
由于我没有行业经验，我认为可能有许多基本类型的代码比我意识到的更频繁地完成，但它们并没有作为外部产品实现。
高级编程任务以及特定的低级操作都将受到赞赏。
cuda - 您是否成功使用了 GPGPU？
我很想知道是否有人通过使用例如nVidia CUDA编写了利用GPGPU的应用程序。如果是这样，您发现了哪些问题，与标准 CPU 相比，您获得了哪些性能提升？
cuda - 分配给设备内存的 CUDA 全局（如 C 语言）动态数组
所以，我试图编写一些利用 Nvidia 的 CUDA 架构的代码。我注意到在设备之间进行复制确实会损害我的整体性能，所以现在我正在尝试将大量数据移动到设备上。
由于这些数据用于许多功能，我希望它是全球性的。是的，我可以传递指针，但我真的很想知道在这种情况下如何使用全局变量。
所以，我有想要访问设备分配数组的设备函数。
理想情况下，我可以这样做：
但是，我还没有弄清楚如何创建一个动态数组。我通过如下声明数组找到了解决方法：
虽然这不需要 cudaMalloc 调用，但我更喜欢动态分配方法。
c# - 将 C# 方法转换为 C++ 方法
我正在探索将常见 C# 代码构造映射到 C++ CUDA 代码以在 GPU 上运行的各种选项。系统结构如下（箭头代表方法调用）：
C# 程序 -> C# GPU 库 -> C++ CUDA 实现库
GPU 库中的方法可能如下所示：
这是 ICollection<> 类型的扩展方法，它在每个元素上运行一个函数。但是，我想做的是调用 C++ 库并让它在 GPU 上运行方法。这将要求函数以某种方式翻译成 C++ 代码。这可能吗？
详细地说，如果我的库的用户执行一个方法（在 C# 中），其中包含一些任意代码，我想将此代码转换为 C++ 等效项，以便我可以在 CUDA 上运行它。我觉得没有简单的方法可以做到这一点，但我想知道是否有任何方法可以做到这一点或达到一些相同的效果。
我想知道的一件事是捕获要在表达式中翻译的函数，并使用它来将其映射到 C++ 等价物。有人有这方面的经验吗？
concurrency - 如何让已经编写好的并发程序在 GPU 阵列上运行？
我有一个用 Erlang 编写的神经网络，我刚买了一张带有 240 核 GPU 的 GeForce GTX 260 卡。使用CUDA作为胶水在显卡上运行它是微不足道的吗？
directx - 我应该现在创建 CUDA 应用程序，还是等待 DirectX 11？
Windows 7 可能会在明年 10 月进入 RTM（以及 DirectX 11），是否值得等待 DirectX 11 的显式 GPGPU 功能，这意味着它将是跨平台的（ATI/Nvidia，而不是 Windows/Linux/Mac/Whatever） ; 还是我现在应该创建一个 CUDA 应用程序？
.net - .net 的 CUDA？
我知道有很多 CUDA 语言绑定，比如 PyCUDA，但是 .Net 有什么好的绑定吗？我见过的只有这一个，但我想知道是否还有其他的。