NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比
NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是Tesla GPU系列的明星产品，云服务器吧分享NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比：
GPGPU OpenCL 获取kernel函数编译信息
使用OpenCL编程时，kernel写成一个单独的文件或者将文件内容保存在一个string中。可以使用clBuildProgram对kernel进行编译链接(compiles & links)，如果失败，可以使用clGetProgramBuildInfo获取OpenCL编译器对kernel的编译信息。
OpenCL memory object 之选择传输path
对应用程序来说，选择合适的memory object传输path可以有效提高程序性能。
下面先看一写buffer bandwidth的例子：
1. clEnqueueWriteBuffer()以及clEnqueueReadBuffer()
如果应用程序已经通过malloc 或者mmap分配内存，CL_MEM_USE_HOST_PTR是个理想的选择。
GPU高级调试与优化
GPU的历史很短，只有十几年。但它发展迅猛，凭借强大的并行计算能力和高效率的固定硬件单元，在人工智能、区块链、虚拟和增强现实（VR/AR）、3D游戏和建模、视频编解码等领域大显身手。而且这种趋势还在延续，基于GPU的应用和创新势头正猛。