具体描述
《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识，是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。
《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师，使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。
作者简介
张舒，电子科技大学信息与通信工程专业硕士，现任NvIDIA深圳有限公司系统设计验证工程师，CUDA技术顾问。曾实现基于CUDA的神经网络、聚类分析、主分量分析等模式识别算法，以及信号仿真、密码破解、字符串匹配等应用。
目录信息
第一章 GPU通用计算
1.1 多核计算的发展
1.1.1 CPU多核并行
1.1.2 超级计算机、集群与分布式计算
1.1.3 CPU+GPU异构并行
1.2 GPU发展简介
1.2.1 GPU渲染流水线
1.2.2 着色器模型
1.2.3 NVIDIA GPU发展简介
1.3 从GPGPU到CUDA
1.3.1 传统GPGPU开发
1.3.2 CUDA开发
第2章 CUDA基础
2.1 CUDA编程模型
2.1.1 主机与设备
2.1.2 Kernel函数的定义与调用
2.1.3 线程结构
2.1.4 硬件映射
2.1.5 deviceQuery示例
2.1.6 matrixAssign示例
2.2 CUDA软件体系
2.2.1 CUDA C语言
2.2.2 nvcc编译器
2.2.3 运行时APl与驱动APl
2.2.4 CUDA函数库
2.3 CUDA存储器模型
2.3.1 寄存器
2.3.2 局部存储器
2.3.3 共享存储器
2.3.4 全局存储器
2.3 5 主机端内存
2.3.6 主机端页锁定内存
2.3.7 常数存储器
2.3.8 纹理存储器
2.4 CUDA通信机制
2.4.1 同步函数
2.4.2 Volatile关键字
2.4.3 ATOM操作
2.4.4 VOTE操作
2.5 异步并行执行
2.5.1 流
2.5.2 事件
2.6 CUDA与图形学APl互操作
2.6.1 CUDA与OpenGL的互操作
2.6.2 CUDA与Direct3D互操作
2.7 多设备与设备集群
2.7.1 CUDA设备控制
2.7.2 CUDA与openMP
2.7.3 CUDA与集群
第3章 CUDA硬件架构
3.1 NVIDIA显卡构造简介
3.1.1 图形显卡概览
3.1.2 PCI—E总线
3.1.3 显存
3.1.4 GPU芯片
3.2 Tesla图形与计算架构
3.2.1 SPA—TPC—SM
3.2.2 主流GPU架构
3.3 Tesla通用计算模型
3.3.1 数据与指令的加载
3.3.2 warp指令的发射与执行
3.3.3 纹理、渲染和存储器流水线
第4章 CUDA程序的优化
4.1 CUDA程序优化概述
4.2 测量程序运行时间
4.2.1 设备端测时
4.2.2 主机端测时
4.3 任务划分
……
第5章 综合应用
附录A 安装、配置、编译及调试
附录B 常见问题与解答
附录C 技术规范
附录D C扩展
附录E 数学函数
附录F 纹理拾取
附录G 着色器模型
· · · · · · (收起)
读后感
书上的代码示例有长短之分，一些短的估计是自己写的也没运行过，长的有很多是NVIDIA提供的SDK代码。 短示例常常不明所以，错误比较多。或者与上下文介绍的知识并不相符，如果不是看了后面再翻回前面，我想我也许不会发现，就那么浑浑噩噩的看过去了。举个例子，就是80页的stre...
评分内容和官方文档有重复，不过毕竟是中文资源，还是比较难得的，英文好的自然可以忽略。。。优化部分帮助比较大，把底层硬件和线程调度执行之间的关系写得很清楚，最近把项目程序优化了一下，性能提高了一个数量级。总的来说比看官方英文文档更容易上手。
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评分内容和官方文档有重复，不过毕竟是中文资源，还是比较难得的，英文好的自然可以忽略。。。优化部分帮助比较大，把底层硬件和线程调度执行之间的关系写得很清楚，最近把项目程序优化了一下，性能提高了一个数量级。总的来说比看官方英文文档更容易上手。
评分内容和官方文档有重复，不过毕竟是中文资源，还是比较难得的，英文好的自然可以忽略。。。优化部分帮助比较大，把底层硬件和线程调度执行之间的关系写得很清楚，最近把项目程序优化了一下，性能提高了一个数量级。总的来说比看官方英文文档更容易上手。
用户评价
对于一个在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者来说，效率是生命线。《GPU高性能运算之CUDA》这本书，是我在寻找提升计算效率过程中发现的一本宝藏。它不仅仅是关于CUDA的“怎么用”，更是关于CUDA的“为什么这么设计”和“如何用得更好”。书中的开篇部分，作者对CPU和GPU架构的对比分析，非常直观地解释了GPU在并行计算方面的独特优势，以及它如何通过海量的处理单元来实现高吞吐量。这让我对GPU的强大能力有了更深刻的认识。CUDA编程模型的部分，我认为是本书的核心亮点。它将抽象的并行计算概念，如线程、线程块、网格，用非常易懂的方式讲解清楚，并且通过大量的代码示例，让我能够逐步理解如何在GPU上组织和执行计算。我尤其注重书中对内存管理和优化的讲解，GPU的内存访问模式直接决定了程序的性能。书中详细阐述了全局内存、共享内存、常量内存等不同内存的特性、访问延迟以及如何通过合理的策略来最大化内存访问效率，这对我优化我现有的数据处理流程起到了关键作用。比如，书中关于利用共享内存进行数据复用的技巧，让我成功地将一些原本受限于内存访问速度的计算任务，提升了数倍的性能。此外，书中对并行算法设计和性能调优的深入探讨，也为我提供了实用的方法论。从简单的向量运算到复杂的矩阵乘法，再到更高级的并行模式，这本书都给出了非常详细的解释和优化建议。我发现，这本书不仅仅是教会我如何编写CUDA代码，更是教会我如何用并行计算的思维去解决问题，这让我受益匪浅。
评分在我的工作中，经常会遇到需要处理大规模数据集和进行计算密集型操作的场景，而《GPU高性能运算之CUDA》这本书，为我提供了一个强大的解决方案。《GPU高性能运算之CUDA》这本书的结构非常合理，从GPU的基本架构讲起，逐步深入到CUDA编程的各个方面。作者在讲解GPU的并行处理能力时，用非常生动的比喻和图示，将复杂的硬件概念清晰地呈现出来，这使得即使是初次接触GPU计算的读者，也能快速理解其核心优势。CUDA编程模型部分，我认为是本书最精彩的部分。作者对线程、线程块、网格的讲解非常透彻，配合大量的代码示例，让我能够一步步地掌握如何将串行算法转化为并行算法，并在GPU上高效执行。我尤其看重书中在内存优化方面的指导。GPU的内存访问速度是性能的关键瓶颈，而本书对全局内存、共享内存、常量内存等不同内存类型的详细介绍，以及如何通过共享内存的缓存和复用机制来提升数据访问效率，为我提供了非常实用的优化技巧。通过学习这些技巧，我成功地将一些数据处理任务的速度提升了数倍。此外，书中对线程同步、原子操作以及如何避免线程发散的讲解，也帮助我编写出更健壮、更高效的CUDA程序。这本书不仅仅是关于CUDA技术的讲解，更是关于如何培养一种“并行思维”，如何根据GPU的硬件特性来设计和优化算法，这让我受益匪浅，能够更有效地解决我工作中的计算难题。
评分作为一名对计算机底层技术充满热情的爱好者，我一直在寻找能够深入理解并行计算的机会，《GPU高性能运算之CUDA》这本书，无疑满足了我的这一愿望。《GPU高性能运算之CUDA》这本书，从GPU的硬件架构入手，清晰地阐述了为什么GPU能够实现如此惊人的并行计算能力，以及它在处理大规模数据并行任务上的独特优势。CUDA编程模型的部分，是我学习的重点，作者通过大量的代码示例和精炼的解释，将线程、线程块、网格等核心概念一一呈现。我尤其喜欢书中在内存管理和优化方面的细致讲解，GPU的内存体系是影响性能的关键，而本书对全局内存、共享内存、常量内存等不同内存类型的特性、访问延迟以及最佳使用场景的分析，为我提供了宝贵的指导。我通过学习书中关于共享内存的技巧，成功地将一些计算密集型的任务在性能上获得了显著的提升。此外，书中关于线程同步、原子操作以及如何避免线程发散的深入探讨，也为我编写出正确且高效的CUDA程序奠定了坚实的基础。这本书不仅仅是API的罗列，它更侧重于培养一种“并行计算思维”，教导我如何从算法层面去设计和优化，以充分挖掘GPU的潜力，这对于我未来在计算机科学领域的探索具有极其重要的意义。
评分我一直坚信，掌握一种强大的计算工具，能够极大地扩展我们解决问题的能力。《GPU高性能运算之CUDA》这本书，正是这样一个能够赋予我这种能力的指南。它以一种非常系统的方式，带领我深入理解GPU这一强大的并行计算平台。书的开篇部分，作者对CPU和GPU架构的对比分析，让我从根本上理解了GPU的优势所在，以及它为何能够处理海量数据并行任务。CUDA编程模型的部分，是本书的重中之重。作者通过清晰的讲解和丰富的实例，阐述了线程、线程块、网格这些核心概念，让我能够明白如何将复杂的计算任务分解为可在GPU上高效执行的并行操作。我特别赞赏书中在内存管理和优化方面的深入探讨。GPU的内存访问效率是影响性能的关键，本书详细介绍了全局内存、共享内存、常量内存等不同内存类型及其特性，以及如何通过合理利用共享内存等方式来最大化内存访问效率，这对我优化程序性能起到了至关重要的作用。我学习到的关于如何通过共享内存缓存和复用数据，来显著减少对全局内存的访问，是我在实际编程中获益最多的部分。此外，书中对线程同步、原子操作以及线程发散的分析，也为我编写稳定可靠且高性能的CUDA程序打下了坚实的基础。这本书不仅仅停留在API的使用层面，而是更加侧重于传授一种“并行计算思维”，教我如何从算法层面设计和优化，以充分发挥GPU的潜力。
评分我一直认为，要真正掌握一项技术，不仅仅是要了解它的“做什么”，更要理解它的“为什么”和“怎么做”。《GPU高性能运算之CUDA》这本书，在这方面做得非常出色。《GPU高性能运算之CUDA》从GPU的硬件架构出发，清晰地解释了为什么GPU能实现如此强大的并行计算能力，以及这种架构上的优势是如何通过CUDA这个编程模型来充分发挥的。书中对CUDA线程模型，包括线程、线程块（Thread Block）和网格（Grid）的讲解，非常到位。我过去对并行计算的理解，更多是基于CPU的多线程，而CUDA的层级化并行模型，能够更精细地组织和管理GPU上的成千上万个线程，这对于处理大规模数据并行任务来说至关重要。我尤其欣赏书中在内存优化方面提供的详细指导。GPU的内存访问速度是影响性能的关键因素，书中对全局内存、共享内存、常量内存等不同内存类型的特性、访问延迟以及最佳实践的分析，为我提供了宝贵的优化思路。例如，如何通过将数据加载到共享内存中进行重用，来大幅减少对慢速全局内存的访问，这一点是我在学习过程中收益最大的。此外，书中关于线程同步、原子操作以及避免线程发散（Thread Divergence）的讲解，也为编写健壮且高效的CUDA程序提供了坚实的基础。本书不仅提供了API的使用说明，更重要的是传授了并行计算的思维方式，以及如何根据GPU的硬件特性来设计和优化算法。我通过学习本书，成功地将一些计算密集型的任务迁移到了GPU上，并且在性能上获得了数倍的提升，这对于我的工作效率来说是质的飞跃。
评分这是一本能让你耳目一新的著作，即使你之前对GPU计算略知一二，阅读《GPU高性能运算之CUDA》之后，也会有种豁然开朗的感觉。我尤其喜欢书中那种循序渐进的教学方式，它并没有直接抛出复杂的概念，而是从最基础的CPU与GPU架构差异入手，用通俗易懂的语言解释了为什么GPU能够实现如此惊人的并行计算能力。作者在讲解CUDA的编程模型时，将线程、线程块、网格这些抽象概念具象化，通过生动的比喻和清晰的图示，让我这个初学者也能很快抓住核心。书中对于内存体系的讲解更是深入人心，全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存，每一种内存的特性、访问速度以及最佳使用场景都得到了细致的阐述，这对于理解和优化CUDA程序至关重要。我特别欣赏书中提供的那些高质量的代码示例，它们不仅仅是功能的实现，更是性能优化的实践范例，跟随这些示例，我可以一步步地学习如何将串行算法改写成并行版本，并逐步体会到优化带来的性能提升。从简单的向量加法到更复杂的图像处理和数据分析任务，书中涵盖的应用场景非常广泛，这让我能够将学到的知识迁移到自己的实际问题中。此外，作者在介绍CUDA的运行时API和驱动API时，也考虑到了不同用户的需求，既提供了高级抽象，也保留了对底层细节的控制能力。对于那些希望深入研究GPU硬件架构，或者需要进行底层优化的高级用户来说，本书提供的分析同样具有极高的参考价值。这本书不是简单地罗列API，而是真正教会你如何思考并行计算，如何设计高效的GPU算法，这才是它最宝贵的地方。
评分在我的职业生涯中，性能一直是衡量软件和算法优劣的重要指标，而《GPU高性能运算之CUDA》这本书，恰恰满足了我对高性能计算的渴望。这本书的编排逻辑非常清晰，从最基础的GPU架构介绍开始，逐步深入到CUDA编程模型的核心。我发现作者在解释GPU的并行处理能力时，非常善于使用类比，将复杂的硬件概念转化为易于理解的比喻，这对于我这样并非硬件出身的开发者来说，无疑是巨大的帮助。书中对CUDA线程模型的阐述，特别是线程、线程块和网格的概念，让我对如何在GPU上组织计算任务有了全新的认识。我之前对并行编程的理解主要停留在多线程层面，而CUDA提供的这种层级化的并行模型，能够更有效地管理大量的计算单元，实现更细粒度的并行。本书在内存管理部分的讲解尤其精彩，详细介绍了全局内存、共享内存、常量内存等不同类型内存的特性以及访问模式对性能的影响。我尤其关注如何利用共享内存来优化数据访问，书中提供的各种技巧和代码示例，让我能够快速掌握如何在实际编程中应用这些优化手段。此外，对于那些涉及复杂数据依赖和同步需求的并行算法，书中关于线程同步和原子操作的介绍，为我解决了许多实际开发中的难题。这本书不仅仅是关于CUDA语法的讲解，它更侧重于如何从并行计算的思维模式出发，设计高效的GPU算法。通过书中提供的各种优化策略和实战案例，我能够不断提升自己编写的CUDA代码的性能，解决一些以前因为计算瓶颈而无法攻克的难题。
评分作为一个长期在学术界进行计算密集型研究的学者，对计算效率的追求从未停止。GPU高性能运算之CUDA 的出现，无疑为我提供了新的思路和工具。《GPU高性能运算之CUDA》这本书，我认为是理解并掌握GPU编程，特别是CUDA编程的优秀参考。书的前半部分，作者对CPU和GPU在架构上的核心区别进行了深入的对比分析，我发现许多我之前在CPU上难以高效实现的计算任务，在GPU上却有着天然的优势。例如，它清晰地解释了GPU如何通过海量的简单核心来并行处理大量数据，以及这种架构如何与我们常见的并行算法相契合。在CUDA编程模型部分，我印象最深刻的是对“核函数”（Kernel）的讲解，理解了核函数是如何在GPU上执行的，以及线程束（Warp）的概念如何影响执行效率，这对于编写高性能CUDA代码至关重要。书中对内存层次结构的细致剖析，特别是共享内存的使用，是提升性能的关键点。我之前总是在全局内存访问效率上遇到瓶颈，通过本书的学习，我明白了如何有效地利用共享内存来缓存和复用数据，从而显著减少对慢速全局内存的访问。此外，书中关于同步机制和线程协作的介绍，也解决了我在编写复杂并行算法时常常遇到的同步问题。我特别看重本书在性能优化方面的指导，例如如何通过调整线程块大小、避免线程发散、利用指令级并行等手段来榨取GPU的极致性能。书中提供的案例研究，涵盖了从科学模拟到机器学习等多个领域，这让我能够将CUDA技术应用到我的具体研究工作中，大大缩短了计算时间，并能够处理更复杂、更大规模的数据集。
评分这本书的价值，体现在它不仅教你技能，更重塑你的思维方式。作为一个对高性能计算充满好奇的程序员，《GPU高性能运算之CUDA》为我打开了一个全新的世界。《GPU高性能运算之CUDA》从GPU的物理架构入手，深入浅出地解释了其并行计算的核心原理，以及为什么它能在某些计算任务中远远超越传统的CPU。书中对CUDA编程模型（CUDA programming model）的阐释，我认为是其最成功的方面。作者通过清晰的图示和简洁的代码示例，详细介绍了线程（thread）、线程块（thread block）、网格（grid）这些核心概念，让我能够理解如何将一个大规模的计算任务分解成可以在GPU上并行执行的更小单元。我特别欣赏书中在内存优化方面的内容。GPU的内存层次结构非常复杂，而高效的内存访问是发挥GPU性能的关键。本书对全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存的深入剖析，以及它们各自的访问特性和最佳使用场景，为我提供了宝贵的指导。我通过学习书中关于共享内存的技巧，成功地优化了我的代码，将数据加载到共享内存中进行重用，显著减少了对慢速全局内存的访问，从而带来了显著的性能提升。此外，书中关于线程同步、原子操作以及如何避免线程发散（thread divergence）的讲解，对于编写正确且高效的并行程序至关重要。我发现，这本书不仅仅是关于CUDA语法的学习，更是关于如何培养一种“并行思维”，如何从宏观上设计高效的并行算法，以及如何深入理解硬件，从而进行精细的性能调优。
评分拿到《GPU高性能运算之CUDA》这本书，我怀着无比的期待，希望能在这个日新月异的计算领域找到一把开启高性能运算大门的钥匙。首先，从封面上那简洁而富有力量的设计就足以吸引我的目光，深邃的蓝色背景仿佛蕴含着无限的计算潜力，而“GPU高性能运算之CUDA”几个字则如同指引方向的灯塔，清晰地标示了本书的核心主题。我一直对GPU强大的并行处理能力感到好奇，它不仅仅是图形渲染的利器，更是现代科学计算和人工智能领域不可或缺的核心驱动力。在机器学习、深度学习、科学模拟等领域，GPU的运用已经从“锦上添花”变成了“必不可少”，而CUDA作为NVIDIA推出的GPU通用计算平台，其重要性不言而喻。我希望这本书能够带领我深入了解CUDA的架构，理解它如何将GPU的强大算力转化为实际的计算优势。我尤其关注本书在讲解CUDA编程模型时，是否能够清晰地阐述线程、块、网格的概念，以及内存管理、同步机制等核心要素。如果书中能够通过丰富的实例，从简单的并行加法到复杂的矩阵乘法，再到更高级的应用，逐步展示CUDA的编程技巧和优化策略，那将是对我最大的帮助。此外，对于初学者来说，理解GPU硬件特性与CUDA软件抽象之间的关系至关重要，本书是否能对此进行深入的剖析，解释GPU的流处理器、寄存器、共享内存、全局内存等组成部分如何协同工作，以及CUDA如何有效地映射这些硬件资源，是我非常期待的。同时，在追求高性能的过程中，算法的并行化设计和代码的优化是关键，我希望书中能提供实用的优化技巧，例如如何减少内存访问延迟，如何利用共享内存提高数据复用率，如何避免线程发散等等。总而言之，这本书是我踏入GPU高性能运算领域的起点，我渴望通过它，能够真正掌握CUDA这门语言，unlock GPU的全部潜能，为我的研究和开发带来质的飞跃。
评分入门书，值得一看，有错误
评分视野开阔，覆盖面广，文笔也不错。总的来说是不错的一本书，给80分吧。精华是第四章“CUDA优化”，欲深究可以读《并行编程模式》 但是章节设置还欠考虑，并且有国内技术类书籍的两个通病：直接陈述知识细节，没有引导的过程，所以更多的感觉像是一本参考手册而不是一本教材（这方面的优秀典范是Knuth老师的那本concrete maths）；另一个弊端就是不能免俗地大量地贴代码，并且是连着好几页地贴。 不过还是受益匪浅。下一步：opencl
评分CUDA入门必备
评分从听说，到我现在突然意识到GPU的发展，这本书一直在伴随我。并且将继续下去。
评分没怎么看懂。官方文档英文的看起来比较费劲。这本书是不错的入门
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