《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》

《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》深入介绍了CUDA平台的GPU编程,涵盖硬件、架构、开发工具和编程技巧,提供丰富的实践代码示例。全书分为12章,从GPU历史到CUDA核心概念、内存管理、多GPU协同、性能优化等,旨在帮助读者掌握CUDA编程,提升计算性能。

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《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》

基本信息

原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs

作者: (美)Shane Cook   

译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通

丛书名: 高性能计算系列丛书

出版社:机械工业出版社

ISBN:9787111448617

上架时间:2014-1-10

出版日期:2014 年1月

开本:16开

页码:1

版次:1-1

所属分类:计算机

 

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内容简介

    书籍

    计算机书籍

  《cuda并行程序设计:gpu编程指南》是cuda并行程序设计领域最全面、最详实和最具权威性的著作之一,由cuda开发者社区技术总监亲自撰写,英伟达中国首批cuda官方认证工程师翻译,详实地讲解了cuda并行程序设计的技术知识点(平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术)和编程方法,包含大量实用代码示例,实践性非常强。

  全书共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解gpu并行机制,深入理解串行与并行程序,以辩证地求解问题。第3章讲解cuda设备及相关的硬件和体系结构,以实现最优cuda程序性能。第4章介绍cuda开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与cuda编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程,并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制,并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的cpu和gpu协同,并介绍多个cpu/gpu编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多gpu。第9章详述cuda编程性能限制因素、分析cuda代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于gpu的系统。第12章总结cuda应用中易犯错误以及应对建议。

 

目录

《cuda并行程序设计:gpu编程指南》

致中国读者

译者序

前 言

第1章 超级计算简史 1

1.1 简介 1

1.2 冯·诺依曼计算机架构 2

1.3 克雷 4

1.4 连接机 5

1.5 cell处理器 6

1.6 多点计算 8

1.7 早期的gpgpu编程 10

1.8 单核解决方案的消亡 11

1.9 英伟达和cuda 12

1.10 gpu硬件 13

1.11 cuda的替代选择 15

1.11.1 opencl 15

1.11.2 directcompute 16

1.11.3 cpu的替代选择 16

1.11.4 编译指令和库 17

1.12 本章小结 18

第2章 使用gpu理解并行计算 19

2.1 简介 19

2.2 传统的串行代码 19

### CUDA并行程序设计GPU编程指南 CUDA由NVIDIA开发,作为一种并行计算平台和编程模型,使开发者能够利用GPU的强大计算能力加速应用程序。该技术的核心在于有效分配任务至GPU的多个计算单元上,以实现高效的并行处理[^1]。 #### 主要特性与概念 - **内存管理**:涉及主机(CPU)与设备(GPU)间的显存分配、传输以及同步操作。 - **线程调度**:定义了如何创建、管理和协调大量轻量级线程的工作方式。 - **性能优化**:涵盖了减少延迟、提高吞吐率的各种策略和技术手段。 #### 实践指导 为了帮助读者更好地理解和应用这些理论,《CUDA C编程权威指南》不仅深入浅出地讲解了上述主题,还提供了大量的实例代码供学习者练习,使得用户可以在实践中加深对理论的理解。 #### 资源获取途径 对于希望深入了解此领域的人士来说,《CUDA并行程序设计GPU编程指南》是一个非常有价值的参考资料。本书共有十二章,全面覆盖了从基础入门到高级特性的各方面内容,并且每章节都包含了详细的解释说明及实用技巧介绍[^2]。 #### 技术对比与其他工具 值得注意的是,虽然CUDA专注于基于NVIDIA GPU的应用开发,但它借鉴了一些其他并行编程接口的思想,比如OpenMP和OpenACC。后者主要针对CPU环境下的多核或多处理器系统的并行化问题解决,而前者则是专门为异构计算架构定制的设计方案之一[^3]。 #### 关键参数设置建议 当涉及到具体实施细节时,书中提到了一些重要的配置选项,例如: - 线程块数目应设为流式多处理器(SM)数量的大约8~16倍; - 单个线程块中的线程数不宜超过1024,通常推荐保持在至少256以上,并尽可能成为Warp大小(即32)的整数倍; - 需要注意消除循环内部可能存在的依赖关系以便更充分地发挥并行优势[^4]。
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