具体描述
本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；然后介绍了MATLAB和计算统一设备架（CUDA）配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库；zui后给出计算机图形实例和CUDA转换实例。本书还通过大量的实例、图示和代码，深入浅出地引导读者进入GPU的殿堂，易于读者理解和掌握。通过阅读本书，读者无需付出很多的精力和时间，就可以学习使用GPU进行并行处理，实现MATLAB代码的加速，提高工作效率，从而将更多的时间和精力用于创造性工作和其他事情。
本书可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
作者简介
Jung W. Suh 美国KLA-Tencor（科天）公司的高级算法工程师和研究科学家。2007年因其在3D医学图像处理领域的工作，从弗吉尼亚理工大学获得博士学位。他参与了三星电子在MPEG-4和数字移动广播（DMB）系统的研发工作。在任职KLA-Tencor公司前，他还担任HeartFlow公司高级科学家。研究领域包括生物图像处理、模式识别、机器学习和图像/视频压缩。发表30余篇期刊和会议论文，并拥有6项专利。
Youngmin Kim 美国Life Technologies（生命科技）公司的高级软件工程师，从事实时图像获取和高吞吐量图像分析程序开发工作。他之前的工作还包括设计和开发自动显微镜和用于实时分析的集成成像算法软件。先后从伊利诺伊大学（厄巴纳－香槟校区）电子工程专业获得学士和硕士学位。在加入Life Technologies公司前，他还在三星公司开发了3D图像软件，并在一家创业公司领导软件团队。
目录信息
第1章 不使用GPU实现MATLAB加速
1.1 本章学习目标
1.2 向量化
1.2.1 元素运算
1.2.2 向量/矩阵运算
1.2.3 实用技巧
1.3 预分配
1.4 for-loop
1.5 考虑稀疏矩阵形式
1.6 其他技巧
1.6.1 尽量减少循环中的文件读/写
1.6.2 尽量减少动态改变路径和改变变量类型
1.6.3 在代码易读性和优化间保持平衡
1.7 实例
第2章 MATLAB和CUDA配置
2.1 本章学习目标
2.2 配置MATLAB进行c-mex编程
2.2.1 备忘录
2.2.2 编译器的选择
2.3 使用c-mex实现“Hello，mex!”
2.4 MATLAB中的CUDA配置
2.5 实例：使用CUDA实现简单的向量加法
2.6 图像卷积实例
2.6.1 MATLAB中卷积运算
2.6.2 用编写的c-mex计算卷积
2.6.3 在编写的c-mex中利用CUDA计算卷积
2.6.4 简单的时间性能分析
2.7 总结
第3章 通过耗时分析进行最优规划
3.1 本章学习目标
3.2 分析MATLAB代码查找瓶颈
3.2.1 分析器的使用方法
3.2.2 针对多核CPU更精确的耗时分析
3.3 CUDA的c-mex代码分析
3.3.1 利用Visual Studio进行CUDA分析
3.3.2 利用NVIDIA Visual Profiler进行CUDA分析
3.4 c-mex调试器的环境设置
第4章 利用c-mex进行CUDA编程
4.1 本章学习目标
4.2 c-mex中的存储布局
4.2.1 按列存储
4.2.2 按行存储
4.2.3 c-mex中复数的存储布局
4.3 逻辑编程模型
4.3.1 逻辑分组1
4.3.2 逻辑分组2
4.3.3 逻辑分组3
4.4 GPU简单介绍
4.4.1 数据并行
4.4.2 流处理器
4.4.3 流处理器簇
4.4.4 线程束
4.4.5 存储器
4.5 第一种初级方法的分析
4.5.1 优化方案A：线程块
4.5.2 优化方案B
4.5.3 总结
第5章 MATLAB与并行计算工具箱
5.1 本章学习目标
5.2 GPU处理MATLAB内置函数
5.3 GPU处理非内置MATLAB函数
5.4 并行任务处理
5.4.1 MATLAB worker
5.4.2 parfor
5.5 并行数据处理
5.5.1 spmd
5.5.2 分布式数组与同分布数组
5.5.3 多个GPU时的worker
5.6 无需c-mex的CUDA文件直接使用
第6章 运用CUDA加速函数库
6.1 本章学习目标
6.2 CUBLAS
6.2.1 CUBLAS函数
6.2.2 CUBLAS矩阵乘法
6.2.3 使用Visual Profiler进行CUBLAS分析
6.3 CUFFT
6.3.1 通过CUFFT进行二维FFT运算
6.3.2 用Visual Profiler进行CUFFT时间分析
6.4 Thrust
6.4.1 通过Thrust排序
6.4.2 采用Visual Profiler分析Thrust
第7章 计算机图形学实例
7.1 本章学习目标
7.2 Marching-Cubes算法
7.3 MATLAB实现
7.3.1 步骤1
7.3.2 步骤2
7.3.3 步骤3
7.3.4 步骤4
7.3.5 步骤5
7.3.6 步骤6
7.3.7 步骤7
7.3.8 步骤8
7.3.9 步骤9
7.3.10 时间分析
7.4 采用CUDA和c-mex实现算法
7.4.1 步骤1
7.4.2 步骤2
7.4.3 时间分析
7.5 用c-mex函数和GPU实现
7.5.1 步骤1
7.5.2 步骤2
7.5.3 步骤3
7.5.4 步骤4
7.5.5 步骤5
7.5.6 时间分析
7.6 总结
第8章 CUDA 转换实例：3D图像处理
8.1 本章学习目标
8.2 基于Atlas分割方法的MATLAB代码
8.2.1 基于Atlas分割背景知识
8.2.2 用于分割的MATLAB代码
8.3 通过分析进行CUDA最优设计
8.3.1 分析MATLAB代码
8.3.2 概要结果分析和CUDA最优设计
8.4 CUDA转换1——正则化
8.5 CUDA转换2——图像配准
8.6 CUDA转换结果
8.7 结论
附录
附录A 下载和安装CUDA库
A.1 CUDA工具箱下载
A.2 安装
A.3 确认
附录B 安装NVIDIA Nsight到Visual Studio
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书在“MATLAB环境下的GPU加速”这个主题上，似乎遗漏了很大一块重要的内容——即现代并行编程的趋势，尤其是涉及异构计算框架的整合。全书的焦点似乎紧紧锁在了MATLAB自带的Parallel Computing Toolbox上，对诸如OpenCL或者更底层的DirectCompute/Vulkan的简单介绍都没有，这使得这本书的“时效性”打了折扣。在当前的计算生态中，越来越多的高性能软件需要跨平台兼容性，仅仅依赖于MATLAB特定的接口限制了读者的视野。我期待看到的是，如何利用MATLAB作为上位机接口和数据可视化平台，而将核心的、高度定制化的内核用更通用的语言（如C++配合OpenCL）编写，然后再通过MEX或其他方式优雅地嵌入MATLAB工作流中。这本书的视角太过“内敛”，只关注了MATLAB生态内部的优化，而没有将“GPU加速”放置在整个高性能计算的大背景下去审视。因此，它更像是一份关于“如何使用特定工具箱”的说明书，而非一本关于“如何构建高性能异构计算应用”的综合性教材。
评分这本书给我的感觉是，作者在尝试覆盖一个过宽的技术领域，最终导致了知识点的碎片化和深度不足。它试图平衡“MATLAB用户友好性”和“GPU底层效率”，结果就像是把两个不同“语境”的专家硬塞进同一间会议室，他们彼此能听懂对方在说什么，但无法真正进行深度的哲学探讨。比如，关于MEX文件的编写和调用，书中的内容虽然有提及，但讲解的侧重点似乎仍然停留在“如何让它们跑起来”，而不是“如何写出健壮、高效、易于调试的混合接口”。在实际工程中，数据类型的不匹配、内存拷贝的开销以及调试跨平台错误的痛苦，才是真正耗费时间和精力的“大头”，而这本书对此着墨太少。特别是对于那些需要处理大量非标量数据的应用场景，比如大规模的图像处理或三维数据分析，书中给出的例子显得过于理想化，缺乏真实世界数据带来的那种复杂性和不确定性。总而言之，它提供了一张通往GPU编程的大致地图，但却没有提供深入丛林探险所需的专业工具和生存指南。
评分从排版和语言风格来看，这本书似乎更偏向于学术报告的风格，大量使用被动语态和晦涩的术语堆砌，这对于希望轻松学习的读者来说，无疑是一个不小的门槛。我翻阅了很多章节，发现作者在解释一些关键概念时，常常引用大量的数学公式，却很少用直观的语言或图示来辅助理解。比如，当谈到GPU的warp调度机制时，我期待看到一个能形象展示线程束执行流程的图解，但等到的却是几段密集的数学描述，这使得初学者很难在脑海中建立起一个清晰的模型。此外，书中引用的代码示例，虽然功能上是正确的，但在工程实践中，它们往往缺乏必要的错误检查和边界条件处理，直接复制粘贴到生产环境中可能会立刻引发崩溃。我更欣赏那些能够在讲解技术的同时，穿插作者亲身经历的“踩坑记录”和“最佳实践建议”的书籍。这本书过于“干净”和“理想化”，导致它在实际应用指导层面上显得有些苍白无力，更像是作者在整理自己早期的研究笔记，而非一本面向广大工程师的实用手册。
评分这本书的标题倒是吸引人，可读完之后，我感觉内容有点像是一锅炖了太多食材的杂烩，什么都想往里加，结果每一样都没炖到火候。我原本是冲着那“GPU”二字来的，希望能深入了解如何在并行计算的浪潮中，用图形处理器来加速我的MATLAB仿真。然而，书里对CUDA编程的介绍浅尝辄止，更像是给初学者做一个“扫盲式”的导览，而不是提供足以让人上手构建复杂应用的技术细节。比如，关于内存管理和线程同步这些GPU编程的重中之重，作者似乎一带而过，没有给出多少实战中的陷阱和解决方案。而MATLAB那边的集成部分，也多是围绕着几个官方提供的工具箱做表面文章，对于如何高效地设计CPU和GPU之间的数据交换策略，书里几乎没有着墨。读完后，我感觉自己好像只是在图书馆里翻阅了一本厚厚的官方手册摘要，对实际项目中的性能瓶颈到底该如何突破，心里还是悬着一块大石头。如果我是个完全不懂并行计算的门外汉，或许这本书能让我知道“有这么回事”，但对于有一定基础，想提升效率的工程师来说，它提供的深度远远不够，更像是一份“入门简介”，而不是“实战指南”。
评分我对这本书的期望值很高，毕竟在高性能计算领域，MATLAB和GPU结合的需求是非常迫切的。但翻开目录，我发现内容结构上的逻辑跳跃性非常大。前三分之一部分还在讲解矩阵运算的基础，后半部分却突然跳跃到一些较为晦涩的优化理论，中间衔接得非常生硬，让人有种被强行拉着走的疲惫感。举个例子，书中在介绍如何将一个传统的MATLAB脚本移植到GPU上加速时，给出的案例简单到令人发指，只是把一个循环迭代换成了矩阵乘法，这对于任何熟悉向量化操作的MATLAB用户来说，几乎没有新意。我更期待看到的是，如何处理那些本质上难以并行化的算法，比如状态空间模型或某些迭代求解器，如何通过精妙的核函数设计来榨取GPU的潜力。遗憾的是，这些深层次的讨论在书中缺失了，取而代之的是大量的截图和命令罗列，这些信息，我通过官方文档的快速入门就能获得，实在不需要用一本书的篇幅来冗长地复述。整体阅读体验下来，更像是在看一本“操作手册的串讲”，而不是一本“深入理解并行计算思维”的教材。
评分书中的很多操作说明都可以从网上查阅到，但这本书的价值在于把相关知识进行了归类和整理，方便使用时查阅。研究了一下，感觉M代码还是不适合用GPU加速，还是得上C/C++，才能应付各种复杂代码的处理。这种情况下，Matlab顶多当胶水语言用。PS.这本书里面的Matlab版本是2013a，不过基本不影响。
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