Tesla架构下的CUDA程序优化
CUDA优化的最终目的是：在最短的时间内，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序运行的时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前，应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果，包括以下几个方面：精度：目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能，整数乘法、求模、求余等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学计算中，由
