Add CUDA by Example examples.
[parallel_computing.git] / content / GPUs / index.shtml
index 4230520314f9aefc888f743e500a93618e3e7424..6f82799d02e0431d1d219a5712021d150c29891e 100644 (file)
@@ -70,18 +70,18 @@ Fortran, Java and Matlab.</p>
   <li>An interesting primer is that
     of <a href="resources/Seland_2008_Cuda_Programming.pdf">Seland</a>.</li>
   <li>Also look at
-               the <a href="http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2/toolkit/docs/CUDA_C_Programming_Guide.pdf">CUDA
-               C Programming Guide</a> and other documentation distributed in
-               the <a href="http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html">CUDA
-               toolkit</a>.  Because the toolkit is a critical part of a working
-               CUDA installation, it may already be installed on your system.
-               On <code>borg3</code>, look in <code>/usr/local/cuda/</code>.</li>
-       <li>The CUDA SDK (download links on
-               the <a href="http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html">CUDA
-               toolkit page</a>) contain lots of useful examples.  Your sysadmin
-               may have installed it while setting up CUDA on your system.
-               On <code>borg3</code> look
-               in <code>/usr/local/cuda/doc/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/</code>.</li>
+    the <a href="http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2/toolkit/docs/CUDA_C_Programming_Guide.pdf">CUDA
+    C Programming Guide</a> and other documentation distributed in
+    the <a href="http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html">CUDA
+    toolkit</a>.  Because the toolkit is a critical part of a working
+    CUDA installation, it may already be installed on your system.
+    On <code>borg3</code>, look in <code>/usr/local/cuda/</code>.</li>
+  <li>The CUDA SDK (download links on
+    the <a href="http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html">CUDA
+    toolkit page</a>) contain lots of useful examples.  Your sysadmin
+    may have installed it while setting up CUDA on your system.
+    On <code>borg3</code> look
+    in <code>/usr/local/cuda/doc/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/</code>.</li>
   <li>David Kirk, NVDIA, and Wen-Mei Hwua, ECE, U of Illinos, have
     written an excellent textbook on
     CUDA: <a href="http://www.elsevierdirect.com/morgan_kaufmann/kirk/">Programming
@@ -93,6 +93,19 @@ Fortran, Java and Matlab.</p>
     Gems 3</a> contains great demonstration GPU codes.</li>
 </ul>
 
+<h2 id="learn">Learning CUDA by examples</h2>
 
+<p>Jason Sanders and Edward
+Kandrot's <a href="http://developer.nvidia.com/object/cuda-by-example.html">CUDA
+by Example</a> contains a number of example problems.  Here are
+solutions to some of the problems:</p>
+
+<ul>
+   <li><a href="../../src/cuda_by_example/cudaMallocAndMemcpy.cu">cudaMallocAndMemcpy.cu</a></li>
+   <li><a href="../../src/cuda_by_example/myFirstKernel.cu">myFirstKernel.cu</a></li>
+   <li><a href="../../src/cuda_by_example/reverseArray_singleblock.cu">reverseArray_singleblock.cu</a></li>
+   <li><a href="../../src/cuda_by_example/reverseArray_multiblock.cu">reverseArray_multiblock.cu</a></li>
+   <li><a href="../../src/cuda_by_example/reverseArray_multiblock_fast.cu">reverseArray_multiblock_fast.cu</a></li>
+</ul>
 
 <!--#include virtual="$root_directory/shared/footer.shtml"-->