gpu加速

c++++ 可利用 gpu 的流处理架构，通过并行处理提升图形渲染性能：数据准备：将数据从 cpu 复制到 gpu 内存。shader 编程：用 glsl 或 c++ amp 编写着色器程序，定义渲染管道行为。gpu 执行：将着色器加载到

c++uda 可加速 c++ 中的 ml 算法，提供更快的训练时间、更高的精度和可扩展性。具体步骤包括：定义数据结构和内核、初始化数据和模型、分配 gpu 内存、将数据复制到 gpu、创建 cuda 上下文和流、训练模型、将模型复制回主机、