📕 Параллельные вычисления общего назначения на графических процессорах [2016] Некрасов В учебном пособии изложены основные принципы организации высокоскоростных параллельных вычислений на графических процессорах. Рассмотрены подходы к программированию графических процессоров с использованием шейдерной модели и NVIDIA CUDA. Проанализированы примеры. Пособие предназначено для проведения практических занятий по программированию графических процессоров для магистрантов. CUDA (изначально аббр. от англ. Compute Unified Device Architecture) — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia. CUDA SDK позволяет программистам реализовывать на специальных упрощённых диалектах языков программирования Си, C++ и Фортран алгоритмы, выполнимые на графических и тензорных процессорах Nvidia. Архитектура CUDA даёт разработчику возможность по своему усмотрению организовывать доступ к набору инструкций графического или тензорного ускорителя и управлять его памятью. Функции, ускоренные при помощи CUDA, можно вызывать из различных языков, в том числе Python, MATLAB и т. п.