CUDA并行编程实战
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作者[英]理查德·安索奇(Richard Ansorge) 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111764632
出版时间2024-11
装帧平装
开本16开
定价139元
货号1203459375
上书时间2024-12-03
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
目 录 Contents<br /><br />译者序<br />前言<br />第1章 GPU内核与硬件介绍1<br />1.1?背景1<br />1.2?第一个CUDA示例2<br />1.3?CPU架构9<br />1.4?CPU的计算能力10<br />1.5?CPU内存管理：利用缓存隐藏延迟11<br />1.6?CPU：并行指令集13<br />1.7?GPU架构13<br />1.7.1?回顾历史13<br />1.7.2 NVIDIA的GPU型号14<br />1.8?Pascal架构14<br />1.9?GPU内存类型16<br />1.10?warp和wave17<br />1.11?线程块与网格18<br />1.12 占用率19<br />第1章尾注20<br />第2章 并行思维与编程21<br />2.1?Flynn分类法21<br />2.2 内核函数调用语法28<br />2.3 启动三维内核函数29<br />2.4 延迟隐藏和占用率35<br />2.5 并行模式36<br />2.6 并行归约37<br />2.7 共享内存48<br />2.8 矩阵乘法51<br />2.9 分块矩阵乘法58<br />2.10 BLAS62<br />第2章尾注66<br />第3章 warp和协作组68<br />3.1 协作组中的CUDA对象71<br />3.2 分块分区75<br />3.3 向量加载81<br />3.4 warp级内部函数和子warp84<br />3.5 线程分歧和同步85<br />3.6 避免死锁87<br />3.7 协同组91<br />3.8 HPC特性97<br />第3章尾注98<br />第4章 并行模板100<br />4.1 二维模板100<br />4.2 二维模板的级联计算112<br />4.3 三维模板116<br />4.4 数字图像处理119<br />4.5 Sobel滤波器127<br />4.6 中值滤波器127<br />第4章尾注132<br />第5章 纹理133<br />5.1 图像插值134<br />5.2 GPU纹理135<br />5.3 图像旋转137<br />5.4 lerp函数138<br />5.5 纹理硬件141<br />5.6 彩色图像146<br />5.7 图像查看148<br />5.8 立体图像的仿射变换151<br />5.9 三维图像配准156<br />5.10 图像配准结果164<br />第5章尾注166<br />第6章 蒙特卡罗应用167<br />6.1 简介167<br />6.2 cuRAND库173<br />6.2.1 cuRAND的主机API173<br />6.2.2 cuRAND的设备API178<br />6.3 生成其他分布184<br />6.4 伊辛模型186<br />第6章尾注194<br />第7章 使用CUDA流和事件的<br /> 并发196<br />7.1 并发内核函数执行196<br />7.2 CUDA管道示例198<br />7.3 thrust与cudaDeviceReset202<br />7.4 管道示例的结果203<br />7.5 CUDA事件205<br />7.6 磁盘的开销212<br />7.7 CUDA图219<br />第7章尾注224<br />第8章 PET扫描仪的应用225<br />8.1 PET简介225<br />8.2 数据存储和扫描仪的几何结构<br /> 的定义227<br />8.3 模拟PET扫描仪233<br />8.4 建立系统矩阵244<br />8.5 PET重建246<br />8.6 结果250<br />8.7 OSEM的实现252<br />8.8 交互作用的深度254<br />8.9 使用交互作用的深度的PET<br /> 结果257<br />8.10 块探测器258<br />8.11 Richardson-Lucy图像去模糊268<br />第8章尾注273<br />第9章 扩展276<br />9.1 GPU的选型278<br />9.2 CUDA统一虚拟寻址281<br />9.3 CUDA的P2P访问282<br />9.4 CUDA零拷贝内存284<br />9.5 统一内存285<br />9.6 MPI的简要介绍295<br />第9章尾注305<br />第10章 性能分析和调试工具306<br />10.1 gpulog示例306<br />10.2 使用nvprof进行分析311<br />10.3 用NVIDIA Visual Profiler进行<br /> 分析314<br />10.4 Nsight Systems316<br />10.5 Nsight Compute319<br />10.6 Nsight Compute部分320<br />10.6.1 GPU光速320<br />10.6.2 计算工作负载分析321<br />10.6.3 内存工作负载分析322<br />10.6.4 调度器统计信息323<br />10.6.5 warp状态统计323<br />10.6.6 指令统计信息324<br />10.6.7 启动统计信息324<br />10.6.8 占用率326<br />10.6.9 源计数器327<br />10.7 使用printf进行调试328<br />10.8 通过Microsoft Visual Studio<br /> 进行调试330<br />10.9 调试内核函数代码332<br />10.10 内存检查334<br />10.10.1 cuda-memcheck334<br />10.10.2 Linux工具336<br />10.10.3 CUDA计算过滤器336<br />第10章尾注337<br />第11章 张量核心338<br />11.1 张量核心与FP16338<br />11.2 warp矩阵函数340<br />11.3 支持的数据类型345<br />11.4 张量核心的归约算法346<br />11.5 结论351<br />第11章尾注351<br />附录352<br />附录A CUDA简史352<br />附录B 原子操作361<br />附录C NVCC编译器366<br />附录D AVX与Intel编译器372<br />附录E 数字格式380<br />附录F CUDA文档和库384<br />附录G CX头文件387<br />附录H AI和Python410<br />附录I C++的主题413
内容摘要
本书是一本深入浅出的CUDA编程实践指南。由CUDA编程领域的资深专家撰写，主要介绍使用C++对NVIDIA GPU进行编程，覆盖了GPU内核与硬件、并行思维与编程、warp和协作组、并行模板、纹理、蒙特卡罗应用等内容，旨在帮助读者快速掌握CUDA编程的核心技能。书中详细介绍了CUDA的基本概念、架构和编程模型，并通过丰富的实战案例和详细解析，指导读者如何编写、优化和调试CUDA程序。本书注重理论与实践相结合，旨在培养读者解决实际问题的能力。无论读者是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本书中获益。掌握CUDA编程技能将为读者的职业发展增添重要竞争力，助力读者在科学研究、工程开发、数据分析等领域中脱颖而出。
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