GPU高性能计算专题博客

0.引言

本博客内容为学术交流,主要内容为高性能GPU计算,主要为cuda也会讨论一些openmp,openmpi,arm的知识(目前博主对与这方面的了解甚少),博主为半路出家的程序员,绝大多数编程知识为自学。求职面试评价一般都为:经验尚可,基础知识较差,代码能力一般。
本博客尽可能收集并总结比较好的高性能学习之路上的教程和资源,和大家交流,互相提升,其中有些毕竟是自学,知识点来源于网络(马路边捡来的),有错误与疏漏,如果能有读者指正,感激不尽。另外博主找不到的知识点,也可能在博文中提问,希望各位有了解的积极踊跃回复。
本博客不会从头到尾的去一章一章的按照顺序去写,而是有空就写,想起来就写,对于一些冗杂而又有其他较好的教程的内容(如c++教程),博主会直接把链接pull上来,然后慢慢补充。
cpplinklist
2019.10.27


总体目录

  1. 预备知识篇
    1) C++编译环境配置与c++基础(视频,书籍,教程,面经)
    2) 数据结构,设计模式
    3) 计算机组成,计算机体系结构,汇编语言(现在博主为零基础,正在补)
    4) Linux环境+cmake+make
    5) Github使用
  2. gpu编程
    1) GPU架构知识
    2) cuda
    3) openmp
    4) openmpi
    ① linux下cuda环境配置
    ② cuda知识(重点)
    2) openacc
  3. 其他
全部评论
支持
点赞 回复 分享
发布于 2021-12-09 12:40
火钳
点赞 回复 分享
发布于 2019-10-29 14:17
希望楼主快快更新,正准备学学这方面的东西了
点赞 回复 分享
发布于 2019-10-28 11:34
支持
点赞 回复 分享
发布于 2019-10-28 10:51
火钳刘翔
点赞 回复 分享
发布于 2019-10-28 10:22

相关推荐

02-07 12:06
已编辑
华侨大学 测试开发
最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了
小浪_Coding:工作只是谋生的手段 而不是相互比较和歧视
点赞 评论 收藏
分享
评论
3
12
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务