CUDA C编程权威指南
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作者(美)程润伟(John Cheng) 等 著;颜成钢,殷建,李亮 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111565475
出版时间2017-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数412页
定价99元
货号SC:9787111565475
上书时间2024-11-08
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作者简介:
程润伟（John Cheng），博士是休斯敦BGP国际的研究科学家，利用GPU开发出了地震成像产品，并开发了许多异构计算平台上的高性能并行生产应用程序。
马克斯·格罗斯曼（Max Grossman）是GPU计算方面的专家，主要用CUDA解决医学影像、机器学习和地球物理学等问题。
泰·麦克切尔（Ty McKercher）是NVIDIA公司的首席方案架构师，他领导的团队专攻跨行业的视觉计算机系统架构。他通常负责在新兴技术评估期间促进客户和产品工程团队之间的沟通交流。
精彩内容:
Instroduction 前 言欢迎来到用CUDA C进行异构并行编程的奇妙世界！ 现代的异构系统正朝一个充满无限计算可能性的未来发展。异构计算正在不断被应用到新的计算领域—从科学到数据库，再到机器学习的方方面面。编程的未来将是异构并行编程的天下！ 本书将引领你通过使用CUDA平台、CUDA工具包和CUDA C语言快速上手GPU（图形处理单元）计算。本书中设置的范例与练习也将带你快速了解CUDA的专业知识，助你早日达到专业水平！ 本书写给谁本书适用于任何想要利用GPU计算能力来提高应用效率的人。它涵盖了CUDA C编程领域最前沿的技术，并有着以下突出的优势： 风格简洁描述透彻大量范例优质习题覆盖面广内容聚焦高性能计算的需求如果你是一个经验丰富的C程序员，并且想要通过学习CUDA C来提高高性能计算的专业才能，本书中建立在你现有知识之上的例题和习题，将使掌握CUDA C编程更加简单。仅需掌握一些C语言延伸的CUDA知识，你便可以从大量的并行硬件中获益。CUDA平台、编程模型、工具和库将使得异构架构编程变得简捷且高效。 如果你是计算机科学领域以外的专业人士，而且想要通过GPU上的并行编程来优选限度地提高工作效率，并提高应用性能，那么本书正是为你量身打造的。书中的阐述清晰而简明，专人精心设计的示例，使用配置文件驱动的方法，这些都将帮助你深入了解GPU编程并迅速掌握CUDA。 如果你是教授或任何学科的研究者，希望通过GPU计算推进科学发现和创新，本书中将有你找到解决方案的捷径。即使你没有多少编程经验，在并行计算概念和计算机科学的知识方面也不够精通，本书也可带你快速入门异构架构并行编程。 如果你是C语言初学者并且有兴趣探索异构编程，本书也接近适合你，因为它不强制要求读者有丰富的C语言编程经验。
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内容简介:
本书主要介绍了如何使用GPU和利用CUDAC语言对其进行编程的。首先从基本的CUDA概念及结构讲起，一步一步地引导读者进入CUDA的内部世界，由浅入深地介绍了其编程要求及其内部架构，使读者对其有了整体印象后，逐步深入了解其内部机能，后介绍了GPU的一些专用函数和注意事项。
目录:
译者序
推荐序
自序
作者简介
技术审校者简介
前言
致谢
第1章基于CUDA的异构并行计算1
1.1并行计算1
1.1.1串行编程和并行编程2
1.1.2并行性3
1.1.3计算机架构4
1.2异构计算6
1.2.1异构架构7
1.2.2异构计算范例9
1.2.3CUDA：一种异构计算平台10
1.3用GPU输出HelloWorld12
1.4使用CUDAC编程难吗15
1.5总结16
1.6习题16
第2章CUDA编程模型18
2.1CUDA编程模型概述18
2.1.1CUDA编程结构19
2.1.2内存管理20
2.1.3线程管理24
2.1.4启动一个CUDA核函数29
2.1.5编写核函数30
2.1.6验证核函数31
2.1.7处理错误32
2.1.8编译和执行32
2.2给核函数计时35
2.2.1用CPU计时器计时35
2.2.2用nvprof工具计时39
2.3组织并行线程40
2.3.1使用块和线程建立矩阵索引40
2.3.2使用二维网格和二维块对矩阵求和44
2.3.3使用一维网格和一维块对矩阵求和47
2.3.4使用二维网格和一维块对矩阵求和48
2.4设备管理50
2.4.1使用运行时API查询GPU信息50
2.4.2确定很优GPU53
2.4.3使用nvidia
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