具体描述
CUDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，CUDA架构可充分发挥GPU的强大计算功能，颇受广大开发者拥趸。本书以并行编程实践者视角，展示了全面、快速提升CUDA程序效能的途径。从并行机制到CUDA开发环境搭建，从GPU高性能计算相关硬件知识到并行计算和CUDA编程技巧，从核心概念到多个热点技术和高级主题，无所不包。本书侧重于CUDA实践应用，特别在CUDA程序优化上下足了工夫，例如发挥多GPU效力。难能可贵的是，作者结合多年实践经验，精心总结出开发者在使用CUDA过程中易犯的错误和有效的规避方法。
本书亮点：
全面介绍并行机制和CUDA编程，即便没有CUDA编程经验也能够轻松掌握；
细致指导，以帮助读者优化CUDA应用程序；
以实用技术演示如何在并行程序中管理内存、线程、算法和各种资源；
涵盖英伟达硬件上三大操作系统的CUDA开发；
每章附有练习，方便检验读者的掌握程度或为课堂提供讨论要点。
作者简介
【作者简介】
Shane Cook CUDA开发者社区技术总监，有20余年行业经验。当认识到异构系统以及CUDA对于已有串行和并行编程技术的革命性冲击时，创立了CUDA开发者社区（欧洲的咨询公司，专门帮助企业重构代码以充分利用GPU硬件的威力）。他专注于高性能软件开发、GPU利用、嵌入式系统，并参与了多个C语言编程标准的建设，包括广泛应用于汽车软件行业的汽车工业软件MISRA Safer C。他常为德国汽车行业、国防承包行业、北电网络以及福特汽车公司等机构或蓝筹股公司提供专业咨询服务和软件定制开发。
【译者简介】
苏统华 博士，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师，主要研究领域包括大规模并行计算、模式识别、物联网智能信息处理、智能媒体交互与计算等。2013年，其所开发的CUDA识别算法，在文档分析和识别国际会议（ICDAR’ 2013）上获得手写汉字识别竞赛的双料冠军。另外，他在手写汉字识别领域建立了里程碑式的工作，论文他引300余次；他所建立的HIT-MW库，为全世界100多家科研院所采用；目前负责国家自然科学基金项目2项。著有英文专著《Chinese Handwriting Recognition: An Algorithmic Perspective》（德国施普林格出版社），CUDA相关译作2本（机械工业出版社）。现任哈尔滨工业大学软件学院高级讲师、硕士生导师。
【技术审校】
马培军 教授、博士生导师、哈尔滨工业大学软件学院院长。20余年行业经验，实践经验十分丰富。曾游学日本，获日本琦玉大学计算机应用专业硕士和博士学位，并在日本佳能集团工作多年。主要研究方向包括：航天软件工程、智能信息处理与信息融合、图像处理与识别、嵌入式系统仿真等。其主持或参加完成多项国家自然科学基金、国家863项目、国防基础科研和国际合作项目，获省部级二等奖2项，软件著作权3项，申请发明专利2项，在国内外期刊和会议上发表论文100余篇。现任哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院航天软件工程研究中心主任、中国宇航学会计算机应用专业委员会委员、日本计算机服务公司IT教育顾问。
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目录信息
读后感
先说一下优点，该书的涉及面较广，包括多卡的硬件结构等信息，可以作为手册查询。 翻译水瓶的问题，书到了才发现是 HIT 老师翻译的，对自己吹得都没边了。浓重的 Google 翻译的痕迹，比如对串行化和序列化这种对理解比较关键的关键字都不能正确区分。 而且，译者的中学语文没...
满满的谷歌翻译风，最主要的核心词都没翻译准确。买的最亏的一本书，现在买中文翻译书得很谨慎了。说句实话满满的谷歌翻译风，最主要的核心词都没翻译准确。买的最亏的一本书，现在买中文翻译书得很谨慎了。说句实话满满的谷歌翻译风，最主要的核心词都没翻译准确。买的最亏的...
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用户评价
这本书的排版和配图质量非常高，这对于理解并行架构的复杂性而言，是常常被低估的优点。我发现很多技术书籍的图表晦涩难懂，但这里的插图清晰明了，特别是那些展示内存访问模式和线程块划分的图示，几乎能立刻帮助读者抓住重点。此外，作者在保持技术深度的同时，没有让文字变得过于板结。行文流畅，逻辑过渡自然，使得长时间阅读也不会产生阅读疲劳感。对于需要将学习内容融入紧张工作日程的专业人士来说，这种高效的阅读体验至关重要。我甚至发现，一些之前在其他资料中感到困惑的细节，仅通过这本书中一个简洁的流程图就迎刃而解了。高质量的视觉辅助材料，真正让复杂的并行概念变得触手可及，而不是高悬于理论的殿堂之上。
老实说，作为一名有一定编程经验的开发者，我对市面上很多入门书籍都感到不耐烦，它们往往花费过多篇幅在介绍基础理论上，而对实际生产中的痛点关注不足。然而，这本书在深入核心概念的同时，非常注重工程实践层面的优化技巧。书中对全局内存、共享内存和常量内存的存取模式分析得极其透彻，甚至配有直观的图示来解释Bank Conflict和Coalesced Access。这种对底层硬件架构的深刻洞察，帮助我理解了为什么某些看似合理的代码会运行得异常缓慢。特别是关于流（Stream）和并发执行的章节，作者提供了一套清晰的框架，让我能着手优化那些需要重叠计算与数据传输的复杂应用。这本书提供的不仅仅是语法层面的指导，更是一种解决性能瓶颈的思维方式。它成功地架起了理论知识与实际性能调优之间的鸿沟，让高级用户也能从中获得立竿见影的收益，而不是仅仅停留在停留在“Hello World”的层面上。
这部书的内容简直是为初学者量身打造的。作者的笔触非常平易近人，即便是对GPU计算毫无经验的读者，也能很快跟上节奏。书中对并行计算的基本概念讲解得丝丝入扣，仿佛在与老朋友聊天一般，没有那种晦涩难懂的术语堆砌。我尤其欣赏它循序渐进的结构，从最简单的向量加法开始，逐步引入更复杂的线程管理和内存层次结构。每个章节的代码示例都精心挑选，既能展现核心概念，又不会因为过于复杂而让人望而却步。读完前几章，我已经能自信地用CUDA编写一些基础的并行程序了。对于那些想跨入高性能计算领域，但又害怕复杂的理论框架的人来说，这本书绝对是点亮前路的明灯。它没有急于展示尖端技术，而是花大力气打牢了地基，让读者能真正理解“为什么”要这样做，而不是仅仅学会“如何”复制粘贴代码。这种注重理解而非单纯记忆的教学方法，使得知识的吸收变得异常扎实和自然，读起来一点也不觉得枯燥。
从一个资深系统架构师的角度来看，这本书在对异构计算生态系统的介绍上做得尤为出色。它超越了单纯的GPU编程本身，深入探讨了CPU与GPU之间的数据传输机制、异构任务调度，以及如何利用现代编程模型（如Unified Memory，尽管其实现细节复杂）来简化编程负担。作者并未回避CUDA模型中的“陷阱”和潜在的性能杀手，而是坦诚地指出了在不同硬件代际上需要注意的细微差异。这种对整个计算堆栈的全面审视，使得读者不仅学会了如何编写内核，更学会了如何将GPU计算作为一个高效的协处理器无缝集成到更大的软件架构中去。书中对运行时（Runtime）API和驱动（Driver）API的对比分析，也为需要进行底层系统调优的读者提供了宝贵的参考框架。它不是一本孤立的CUDA教程，而是一份通往高性能异构计算的综合路线图。
我更倾向于从算法设计和抽象层面上来审视技术书籍。这本书在处理并行算法设计模式方面展现了非凡的功力。它没有仅仅局限于CUDA API的使用，而是将重点放在了如何将传统串行算法“解构”成适合在GPU上并行执行的结构。例如，对于规约（Reduction）和扫描（Scan）这类经典难题，书中不仅展示了高效的实现，还详细剖析了不同并行策略对延迟隐藏和资源利用率的影响。这种从问题出发，推导出最佳并行策略的叙述方式，极大地提升了我的算法设计能力。阅读过程中，我发现作者对于数据布局和线程束（Warp）同步机制的阐述，具有极高的严谨性，这对于编写需要复杂交互和同步的并行内核至关重要。这本书让我意识到，CUDA编程的精髓在于如何优雅地管理数以万计的并发执行单元，而不仅仅是调用`<<<...>>>`。
实力派
这本书+爱奇艺上Nvidia工程师视频，依稀记得那个学习gpu架构的凌晨，还好结果不错
对有X86/C功底的一线开发人员很有用，但是版本有点老旧了 坑还是得自己踩
翻译的不行！翻译外文书籍的人能不能读懂再译！！
对有X86/C功底的一线开发人员很有用，但是版本有点老旧了 坑还是得自己踩
