并行异构计算概述

GPU和CPU在计算任务上有不同的适用性。GPU适合处理数据并行的计算密集型任务，而CPU适合处理控制密集型任务。NVIDIA的GPU计算平台有多个产品系列，包括Tegra、GeForce、Quadro、Tesla等。CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，提供了运行时API和驱动API来管理GPU设备和组织线程。数据局部性在并行编程中很重要，包括时间局部性和空间局部性。