CUDA范例精解：通用GPU编程

图书标准信息

• 作者 山德尔（Jason Sanders）、康洛特（Edward Kandrot）、康洛特（Edward Kandrot） 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2010-10
• 版次 1
• ISBN 9787302239956
• 定价 39.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 289页
• 字数 431千字
• 正文语种 英语

【内容简介】

CUDA是设计用于帮助开发并行程序的计算体系结构。通过与广泛的软件平台相结合，cuda体系结构使程序员可以充分利用图形处理单元（gpu）的强大能力构建高性能的应用程序。当然，gpu已经在很长时间内用于实现复杂的图形和游戏应用程序。现在，cuda将这种极具价值的资源带给在其他领域内从事应用程序开发的程序员，包括科学、工程和财务领域。这些程序员完全不需要了解图形编程的相关知识，而只要能够采用适当扩展的c语言版本进行编程即可。
《CUDA范例精解：通用GPU编程（影印版）》由cuda软件平台团队中的两位资深成员编写而成，他们向程序员展示了如何使用这种新的技术，并且通过大量可以运行的示例介绍了cuda开发的每个领域。在简要介绍cuda平台和体系结构以及快速指导cudac之后，《CUDA范例精解：通用GPU编程（影印版）》详细介绍了与每个关键的cuda功能相关的技术，以及如何权衡使用这些功能。通过阅读《CUDA范例精解：通用GPU编程（影印版）》，您将掌握使用每个cudac扩展的时机以及编写性能极为优越的cuda软件的方式。

【作者简介】

山德尔（JasonSanders），是NVIDIA公司CUDA平台团队中的资深软件工程师，他协助开发了早期版本的CUDA系统软件，并且帮助制定了作为异构计算的行业标准的OpenCL1.0规范。Jason也在ATITechnologies、Apple和Novell担任相关职务。康洛特（EdwardKandrot）是NVIDIA公司CUDA算法团队中的资深软件工程师，他拥有超过20年的行业经验，主要为Adobe、Microsoft、Google和Autodesk优化代码性能。

【目录】

foreword
preface
acknowledgments
abouttheauthors
1whycuda?whynow?
1.1chapterobjectives
1.2theageofparau.el.processing
1.3theriseofgpucomputing
1.4cuda
1.5applicationsofcuda
1.6chapterreview

2gettingstarted
3.1chapterobjectives
2.2deve！.opmentenvironment
2.3chapterreview

3introductiontocudac
3.1chapterobjectives
3.2afirstprogram
3.3queryingdevices
3.4usingdeviceproperties
3.5chapterreview

4parallelprogrammingincudac
4.1chapterobjectives
4.2cudapara[telprogramming
4.3chapterreview

5threadcooperation
5.1chapterobjectives
5.2splittingparallelblocks
5.3sharedmemoryandsynchronization
5.4chapterreview

6constantmemoryandevents
6.1chapterobjectives
6.2constantmemory
6.3measuringperformancewithevents
6.4chapterreview

7texturememory
7.1chapterobjectives
7.2texturememoryoverview
7.3simulatingheattransfer
7.4chapterreview

8graphicsinteroperability
8.1chapterobjectives
8.2graphicsinteroperation
8.3gpuripplewithgraphicsinteroperability
8.4heattransferwithgraphicsinterop
8.5directxinteroperability
8.6chapterreview

9atomics
9.1chapterobjectives
9.2computecapability
9.3atomicoperationsoverview
9.4computinghistograms
9.5chapterreview

10streams
10.1chapterobjectives
10.2page-lockedhostmemory
10.3cudastreams
10.4usingasinglecudastream
10.5usingmultiptecudastreams
10.6gpuworkscheduling
10.7usingmultiplecudastreamseffectively
10.8chapterreview

11cudaconmultiplegpus
11.1chapterobjectives
11.2zero-copyhostmemory
11.3usingmultiplegpus
11.4portablepinnedmemory
11.5chapterreview

12thefinalcountdown
12.1chapterobjectives
12.2cudatools
12.3writtenresources
12.4coderesources
12.5chapterreview
aadvancedatomics
a.1dotproductrevisited
a.2impl.ementingahashtabte
a.3appendixreview
index