CUDAC编程权威指南/高性能计算技术丛书
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作者程润伟
出版社机械工业出版社
ISBN9787111565475
出版时间2017-06
装帧其他
开本16开
定价99元
货号3856709
上书时间2024-07-02
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第1章 基于CUDA的异构并行计算
1.1 并行计算
1.1.1 串行编程和并行编程
1.1.2 并行性
1.1.3 计算机架构
1.2 异构计算
1.2.1 异构架构
1.2.2 异构计算范例
1.2.3 CUDA：一种异构计算平台
1.3 用GPU输出Hello World
1.4 使用CUDA C编程难吗
1.5 总结
1.6 习题
第2章 CUDA编程模型
2.1 CUDA编程模型概述
2.1.1 CUDA编程结构
2.1.2 内存管理
2.1.3 线程管理
2.1.4 启动一个CUDA核函数
2.1.5 编写核函数
2.1.6 验证核函数
2.1.7 处理错误
2.1.8 编译和执行
2.2 给核函数计时
2.2.1 用CPU计时器计时
2.2.2 用nvprof工具计时
2.3 组织并行线程
2.3.1 使用块和线程建立矩阵索引
2.3.2 使用二维网格和二维块对矩阵求和
2.3.3 使用一维网格和一维块对矩阵求和
2.3.4 使用二维网格和一维块对矩阵求和
2.4 设备管理
2.4.1 使用运行时API查询GPU信息
2.4.2 确定最优GPU
2.4.3 使用nvidia-smi查询GPU信息
2.4.4 在运行时设置设备
2.5 总结
2.6 习题
第3章 CUDA执行模型
3.1 CUDA执行模型概述
3.1.1 GPU架构概述
3.1.2 Fermi架构
3.1.3 Kepler架构
3.1.4 配置文件驱动优化
3.2 理解线程束执行的本质
3.2.1 线程束和线程块
3.2.2 线程束分化
3.2.3 资源分配
3.2.4 延迟隐藏
3.2.5 占用率
3.2.6 同步
3.2.7 可扩展性
3.3 并行性的表现
3.3.1 用nvprof检测活跃的线程束
3.3.2 用nvprof检测内存操作
3.3.3 增大并行性
3.4 避免分支分化
3.4.1 并行归约问题
3.4.2 并行归约中的分化
3.4.3 改善并行归约的分化
3.4.4 交错配对的归约
3.5 展开循环
3.5.1 展开的归约
3.5.2 展开线程的归约
3.5.3 完全展开的归约
3.5.4 模板函数的归约
3.6 动态并行
3.6.1 嵌套执行
3.6.2 在GPU上嵌套Hello World
3.6.3 嵌套归约
3.7 总结
3.8 习题
第4章 全局内存
4.1 CUDA内存模型概述
4.1.1 内存层次结构的优点
4.1.2 CUDA内存模型
4.2 内存管理
4.2.1 内存分配和释放
4.2.2 内存传输
4.2.3 固定内存
4.2.4 零拷贝内存
4.2.5 统一虚拟寻址
4.2.6 统一内存寻址
4.3 内存访问模式
4.3.1 对齐与合并访问
4.3.2 全局内存读取
4.3.3 全局内存写入
4.3.4 结构体数组与数组结构体
4.3.5 性能调整
4.4 核函数可达到的带宽
4.4.1 内存带宽
4.4.2 矩阵转置问题
4.5 使用统一内存的矩阵加法
4.6 总结
4.7 习题
第5章 共享内存和常量内存
5.1 CUDA共享内存概述
……
第6章 流和并发
第7章 调整指令级原语
第8章 GPU加速库和OpenACC
第9章 多GPU编程
第10章 程序实现的注意事项
附录 推荐阅读
内容摘要
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。
精彩内容
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