本书包含并行程序设计的多个代码。各章源代码除特别说明之外,其开发和编译环境均为Matlab2010与VisualC++2010。(This book contains multiple codes for parallel programming. Unless otherwise specified, the source code of each chapter is developed and compiled in MATLAB 2010 and Visual C + + 2010.)

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