CUDA Fortran 高效编程实践_科学家和工程师特供 2007 年以来，以 nVidia GPU 为代表的加速器并行计算风起云涌，带有加速器的超级计 算机在 TOP500 中的份额逐年增加，支持加速器的主流应用软件也呈爆炸式增长，研究加速 器计算的技术人员数以百万计，世界范围内的大学、研究机构竞相开设相关课程。 目前流行的 GPU 通用编程语言是 CUDA C 和 OpenCL. 它们均是 C/C++语言的扩展，因 此可以方便地将 C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算

SIMD 扩展部件是集成到通用处理器中的加速部件,旨在发掘多媒体程序和科学计算程序的数据级并 行.首先介绍 SIMD 扩展部件的背景和研究现状,然后从发掘方法、数据布局、多平台向量化这 3 个角度介绍了 SIMD 自动向量化的研究问题、困难和最新研究成果,最后展望了 SIMD 编译优化未来的研究方向. 关键词: SIMD 扩展部件;自动向量化;数据级并行;编译优化

硬件上豆浆机的控制系统首先需要以单片机AT89C51为控制核心，刚开始需要水位检测，这就需要一个传感器，为了减少成本，这里采用一个探针来代替传感器的使用，然后开始对水进行加热，开始时需要把水加热到80℃，这就需要一个温度传感器，这里采用数字温度传感器DS18B20，因为它单总线器件，线路简单，体积小，省去了A/D转换，并行扩展等步骤，使硬件图变得简单形象了很多。

1/5英寸200万像素彩色图像传感器SP2519是SP25XX系列图像传感器产品的升级版，SP25XX系列图像传感器产品已广泛应用于手机市场。SP2519具有高性价比的功能，可以适应大量的便携式设备，如移动电话、笔记本电脑、平板电脑、PC摄像头和网络摄像头。SP2519由1600x1200有效像素、低pówer模拟信号处理电路(ASP)、先进的图像信号处理器ISP和高性能并行接口组成。基于SuperPix的第二ISP算法，大大提高了黑级校准、白平衡、曝光控制、镜头阴影补偿、去噪功能、分块和色彩校