CUDA库概述

库名	作用域	库名	作用域
NVIDIA cuFFT	快速傅里叶变换	NVIDIA cuRAND	随机数生成
cuBLAS	线性代数	NVIDIA NPP	图像和信号处理
CULA Tools	线性代数	NVIDIA CUDA Math Library	数学运算
MAGMA	新一代线性代数	Thrust	并行算法和数据结构
IMSL Fortran Numerical Library	数学与统计学	HiPLAR	R语言中的线性代数
NVIDIA cuSPARSE	稀疏线性代数	Paralution	稀疏迭代方法
NVIDIA CUSP	稀疏线性代数和图形计算	Geometry Performance Primitives	计算几何
AccelerEyes ArrayFire	数学、信号和属相处理，统计学	AmgX	核心求解

1 cuSPARSE库

cuSPARSE是一个线性代数库，内含很多通用的稀疏线性代数函数。这些函数支持一系列稠密和稀疏的数据格式。

2 cuBLAS库

cuBLAS是一个线性代数子程式。与cuSPARSE不同的是，cuBLAS是一个传统线性代数库的接口，即基本线性代数子程序库（BLAS）。

​ 与BLAS类似，基于cuBLAS子程序操作的数据类型，对这些子程序进行了分类。第一类包含仅有向量参与的操作，如向量加法。第二类包含矩阵与向量之间的操作，如矩阵-向量乘法。第三类包含矩阵与矩阵之间的操作，如矩阵乘法。与cuSPARSE不同，cuBLAS不支持多种稀疏数据格式，它仅支持并善于优化稠密向量和稠密矩阵的操作。

3 cuFFT库

cuFFT库提供了一个优化的且基于CUDA实现的快速傅里叶变换（FFT）。

cuFFT还支持多种输入和输出数据类型，包括以下几种： ·复数到复数 ·实数到复数 ·复数到实数 对于许多实际的应用程序，最实用的是实数到复数这种类型，它允许你从实际系统输入实际的测量结果到cuFFT中。

4 cuRAND库

cuRAND库用在基于CUDA库的拟随机数和伪随机数的生成。

参考

1、 https://docs.nvidia.com/cuda/index.html

2、《CUDA C编程权威指南（高性能计算技术丛书）》