库布拉斯

CUBLAS库是基于NVIDIA®CUDA的BLAS（基本线性代数子程序）的实现™ 运行时。它允许用户访问NVIDIA图形处理单元（GPU）的计算资源，但不能跨多个GPU自动并行。要使用CUBLAS库，应用程序必须在GPU内存空间中分配所需的矩阵和向量，用数据填充它们，调用所需CUBLAS函数序列，然后将结果从GPU内存空间上载回主机。CUBLAS库还提供了从GPU写入和检索数据的助手函数。

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zbMATH参考文献（参考 69篇文章 参考）

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按年份排序(引用)
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  10. Tim Besard，Valentin Churavy，Alan Edelman，Bjorn De Sutter：异构和分布式平台的快速软件原型（2019）不是zbMATH
  11. van den Berg，E.：海洋张量包（2019）不是zbMATH
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  13. Bosner，Nela；Bujanović，Zvonimir；Drmač，Zlatko：混合CPU-GPU框架下移位系统的并行求解器（2018）
  14. Defez，Emilio；Ibáñez，Javier；Sastre，Jorge；Peinado，Jesús；Alonso，Pedro：矩阵指数计算的新高效精确样条算法（2018）
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  16. Pikle，Nileshchandra K.；Sathe，Shailesh R.；Vyavhare，Arvind Y.：基于GPGPU的并行计算在使用共轭梯度算法的有限元法中的应用：综述（2018）
  17. 文泽义；石佳帅；李沁斌；何炳生；陈健：一个基于gpu和cpu的快速支持向量机库（2018）
  18. Yang，Wangdong；Li，Kenli；Li，Keqin:一种基于GPU的SpMV最优分区的块格式并行计算方法（2018）
  19. Alonso，Pedro；Ibáñez，Javier；Sastre，Jorge；Peinado，Jesús；Defez，Emilio：计算矩阵三角函数的高效精确算法（2017）
  20. Al-Refaie，Ahmed F.；Yurchenko，Sergei N.；Tennyson，Jonathan:GPU加速强度MPI（GAIN-MPI）：计算爱因斯坦-（a）系数的新方法（2017）