CUDA范例精解 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:(美)山德尔//康洛特

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2010-10

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787302239956

丛书系列:

图书标签:

CUDA
计算机
GPU
编程
计算机科学
并行计算
有电子版
Programming
CUDA
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计算
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加速
高性能
计算
示例
精解

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具体描述

《CUDA范例精解:通用GPU编程(影印版)》内容简介：CUDA是设计用于帮助开发并行程序的计算体系结构。通过与广泛的软件平台相结合，cuda体系结构使程序员可以充分利用图形处理单元(gpu)的强大能力构建高性能的应用程序。当然，gpu已经在很长时间内用于实现复杂的图形和游戏应用程序。现在，cuda将这种极具价值的资源带给在其他领域内从事应用程序开发的程序员，包括科学、工程和财务领域。这些程序员完全不需要了解图形编程的相关知识，而只要能够采用适当扩展的c语言版本进行编程即可。

《CUDA范例精解:通用GPU编程(影印版)》由cuda软件平台团队中的两位资深成员编写而成，他们向程序员展示了如何使用这种新的技术，并且通过大量可以运行的示例介绍了cuda开发的每个领域。在简要介绍cuda平台和体系结构以及快速指导cudac之后，本书详细介绍了与每个关键的cuda功能相关的技术，以及如何权衡使用这些功能。通过阅读本书，您将掌握使用每个cudac扩展的时机以及编写性能极为优越的cuda软件的方式。

《CUDA范例精解》：点亮您高性能计算之路在当今计算密集型应用的爆炸式增长时代，如何充分释放硬件潜力，实现前所未有的计算速度，是每一个追求极致性能的开发者所面临的核心挑战。从科学模拟到深度学习，从图像处理到金融建模，GPU（图形处理器）凭借其卓越的并行计算能力，已成为现代计算架构不可或缺的组成部分。而CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为NVIDIA推出的革命性并行计算平台和编程模型，更是为开发者提供了一把金钥匙，使得GPU的强大算力能够被高效地转化为解决实际问题的强大动力。《CUDA范例精解》正是一本致力于为开发者提供坚实CUDA编程基础、引领其深入理解GPU并行计算精髓的权威指南。本书并非仅仅罗列零散的代码片段，而是通过精心设计的、具有代表性的范例，深入浅出地剖析CUDA编程模型的核心概念、关键技术以及最佳实践。我们相信，通过系统性的学习和实践，开发者能够快速掌握CUDA的强大之处，并将其应用于自身的研究与开发项目中。本书核心内容概览： CUDA编程模型基础：本书将从最基础的CUDA编程模型入手，详细阐述主机（CPU）与设备（GPU）之间的交互机制，包括内存管理、数据传输、内核函数（Kernel）的启动与执行流程。您将理解线程（Thread）、块（Block）和网格（Grid）的概念，以及它们是如何协同工作，实现大规模并行计算的。我们会通过简单易懂的范例，让您快速建立起对CUDA基本概念的直观认识。内存模型与优化：内存访问的效率是影响CUDA程序性能的关键因素。本书将深入探讨CUDA的各种内存类型，包括全局内存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory）、常数内存（Constant Memory）和纹理内存（Texture Memory），并详细分析它们的特性、访问延迟以及适用的场景。更重要的是，我们将通过大量的范例，演示如何通过合理地利用共享内存进行数据复用、实现线程块内数据的有效共享，以及如何通过内存合并（Memory Coalescing）等技术，大幅提升全局内存访问的效率。您将学习到如何分析内存访问模式，并针对性地进行优化，从而释放GPU的真实性能。并行算法设计与实现：掌握CUDA的编程模型是第一步，更重要的是学习如何将经典的并行算法转化为高效的CUDA实现。本书将覆盖一系列在科学计算和数据处理领域广泛应用的并行算法，并提供详尽的CUDA实现方案。例如，我们将深入讲解：规约（Reduction）操作：如何高效地进行向量求和、最大值/最小值查找等规约操作，这是许多并行算法的基础。扫描（Scan）操作：学习并行前缀和（Prefix Sum）的各种实现方法，它在动态规划、数据结构构建等领域有着重要的应用。矩阵运算：从基础的矩阵向量乘法到复杂的矩阵矩阵乘法，我们将展示如何利用CUDA实现高效的并行矩阵运算，这对于深度学习、科学模拟等至关重要。图算法：探讨如广度优先搜索（BFS）、单源最短路径（SSSP）等图算法在GPU上的并行化实现。 CUDA流（Stream）与异步并发：为了进一步提升GPU利用率和程序吞吐量，CUDA提供了流（Stream）的概念，允许主机和设备之间，以及设备自身进行异步操作和并发执行。本书将详细讲解CUDA流的工作原理，以及如何通过使用多个流来重叠计算与数据传输，从而隐藏延迟，实现更高效的并行计算。您将学习到如何构建复杂的异步执行流程，以应对更具挑战性的计算任务。 CUDA库的应用与集成： NVIDIA提供了大量高度优化的CUDA库，涵盖了线性代数（cuBLAS）、稀疏矩阵运算（cuSPARSE）、傅里叶变换（cuFFT）、随机数生成（cuRAND）等多个领域。本书将介绍这些核心库的使用方法，并展示如何将它们便捷地集成到您的CUDA程序中，从而快速获得高性能的解决方案，避免重复造轮子。性能剖析与调优：编写出能够运行的CUDA代码只是起点，将其优化到极致才是终极目标。《CUDA范例精解》将引导您掌握使用NVIDIA Nsight Systems和Nsight Compute等性能剖析工具。通过这些工具，您可以深入了解程序的执行细节，定位性能瓶颈，例如内存访问热点、计算单元的利用率、线程同步开销等。本书将结合范例，演示如何根据性能剖析结果，采取相应的调优策略，包括调整线程块大小、优化内存布局、改进算法结构等，不断提升程序的性能。现代CUDA特性与高级主题：随着CUDA技术的不断发展，新的特性和编程范式也在不断涌现。本书将适时介绍一些现代CUDA的特性，例如统一内存（Unified Memory）的简化内存管理，以及一些高级的并行编程模式。为何选择《CUDA范例精解》？范例驱动，实践至上：本书最大的特色在于其“范例精解”的编写理念。每一个抽象的概念都配有精心设计的、可运行的代码范例，让您在实践中学习，在代码中领悟。这些范例不仅能够帮助您理解理论知识，更能提供可以直接借鉴的代码模板。深入浅出，循序渐进：从基础概念到高级优化，本书的讲解层次分明，逻辑清晰。即使您是CUDA编程的初学者，也能轻松上手；而有一定基础的开发者，也能从中找到进阶的知识点。贴近实际，解决痛点：本书所选取的范例均来源于实际应用场景，能够帮助您解决在进行高性能计算时经常遇到的实际问题，例如如何高效地处理大规模数据，如何优化计算密集型算法等。权威性与前瞻性：本书的编写团队具有丰富的CUDA开发和教学经验，能够准确把握CUDA技术的发展趋势，为您提供最前沿、最实用的指导。掌握CUDA，就如同拥有了一把打开高性能计算大门的钥匙。无论您是从事科学研究、人工智能开发、大数据分析，还是图形图像处理等领域，本书都将成为您提升计算效率、突破性能瓶颈的得力助手。《CUDA范例精解》期待与您一同踏上这场激动人心的并行计算之旅。

作者简介

山德尔（Jason Sanders）是NVIDIA公司CUDA平台团队中的资深软件工程师，他协助开发了早期版本的CUDA系统软件，并且帮助制定了作为异构计算的行业标准的OpenCL 1.0规范。Jason也在ATI Technologies、Apple和Novell担任相关职务。

康洛特（Edward Kandrot）是NVIDIA公司CUDA算法团队中的资深软件工程师，他拥有超过20年的行业经验，主要为Adobe、Microsoft、Google和Autodesk优化代码性能。

目录信息

ForewordPrefaceAcknowledgmentsAbout the Authors1 WHY CUDA? WHY NOW? 1.1 Chapter Objectives 1.2 The Age of Parallel Processing 1.2.1 Central Processing Units 1.3 The Rise of GPU Computing 1.3.1 A Brief History of GPUs 1.3.2 Early GPU Computing 1.4 CUDA 1.4.1 What Is theCUDAArchitecture? 1.4.2 Using the CUDAArchitecture 1.5 Applications of CUDA 1.5.1 Medical- Imaging 1.5.2 ComputationatFl-uid Dynamics 1.5.3 Environmental- Science 1.6 Chapter Review2 GETTING STARTED 2.1 Chapter Objectives 2.2 Devetopment Environment 2.2.1 CUDA-Enabled Graphics Processors 2.2.2 NVlDIA Device Driver 2.2.3 CUDA Development Toolkit 2.2.4 Standard C Compiler 2.3 Chapter Review3 INTRODUCTION TO CUBA C 3.1 Chapter Objectives 3.2 A First Program 3.2.1 Hetlo, Wortd! 3.2.2 A Kernet Catl 3.2.3 Passing Parameters 3.3 Querying Devices 3.4 Using Device Properties 3.5 Chapter Review4 PARALLEL PROGRAMMING IN CUDA C 4.1 Chapter Objectives 4.2 CUBA Parattel Programming 4.2.1 Summing Vectors 4.2.2 A Fun Exampte 4.3 Chapter Review5 THREAD COOPERATION 5.1 Chapter Objectives 5.2 Splitting Paraltel Blocks 5.2.1 Vector Sums: Redux 5.2.2 GPU Ripple Using Threads 5.3 Shared Memory and Synchronization 5.3.1 Dot Product 5.3.2 Dot Product Optimized lIncorrectLyl 5.3.3 Shared Memory Bitmap 5.4 Chapter Review6 CONSTANT MEMORY AND EVENTS 6.1 Chapter Objectives 6.2 Constant Memory 6.2.1 RayTracing Introduction 6.2.2 Ray Tracing on the GPU 6.2.3 Ray Tracing with Constant Memory 6.2.4 Performance with Constant Memory 6.3 Measuring Performance with Events 6.3.1 Measuring Ray Tracer Performance 6.4 Chapter Review7 TEXTURE MEMORY 7.1 Chapter Objectives 7.2 Texture Memory Overview 7.3 Simulating Heat Transfer 7.3.1 Simple Heating Model 7.3.2 Computing Temperature Updates 7.3.3 Animating the Simulation 7.3.4 Using Texture Memory 7.3.5 Using Two-Dimensional Texture Memory 7.4 Chapter Review8 GRAPHICS INTEROPERABILITY 8.1 Chapter Objectives 8.2 Graphics Interoperation 8.3 GPU Ripple with Graphics Interoperability 8.3.1 The GPUAnimBitmap Structure 8.3.2 GPU Ripple Redux 8.4 Heat Transfer with Graphics Interop 8.5 DirectX Interoperability 8.6 Chapter Review9 ATOHICS 9.1 Chapter Objectives 9.2 Compute Capability 9.2.1 The Compute Capability of NVIDIA GPUs 9.2.2 Compiling for a Minimum Compute Capability 9.3 Atomic Operations Overview 9.4 Computing Histograms 9.4.1 CPU Histogram Computation 9.4.2 GPU Histogram Computation 9.5 Chapter Review10 STREAMS 10.1 Chapter Objectives 10.2 Page-Locked Host Memory 10.3 CUDA Streams 10.4 Using a Single CUDA Stream 10.5 Using Muitipte CUDA Streams 10.6 GPU Work Scheduting 10.7 Using Muttipte CUDA Streams Effectivety 10.8 Chapter Review11 CUDA C ON MULTIPLE GPUS 11.1 Chapter Objectives 11.2 Zero-Copy Host Memory 11.2.1 Zero-Copy Dot Product 11.2.2 Zero-Copy Performance 11.3 Using Multiple GPUs 11.4 Portable Pinned Memory 11.5 Chapter Review12 THE FINAL COUNTDOWN 12.1 Chapter Objectives 12.2 CUDA Toots 12.2.1 CUDA Tootkit 12.2.2 CUFFT 12.2.3 CUBLAS 12.2.4 NVlDIAGPU ComputingSDK 12.2.5 NVIDIA Performance Primitives 12.2.6 Debugging CUDAC 12.2.7 CUDAVisual Profiler 12.3 Written Resources 12.3.1 Programming Massively Parallel Processors:A Hands-On Approach 12.3.2 CUDA U 12.3.3 NVIDIA Forums 12.4 Code Resources 12.4.1 CUDA Data Parallel Primitives Library 12.4.2 CULAtools 12.4.3 Language Wrappers 12.5 Chapter ReviewA ADVANCED ATOMICS A.1 Dot Product Revisited A.I.1 Atomic Locks A.I.2 Dot Product Redux:Atomic Locks A.2 Implementing a Hash Table A.2.1 Hash Table Overview A.2.2 ACPU HashTable A.2.3 Multithreaded Hash Table A.2.4 AGPU Hash Table A.2.5 Hash Table Performance A.3 Appendix ReviewIndex
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书就是一个很基础的介绍吧，算是个比较好的入门如果真想深入一些就算了，其实还不如把best c practice guide看一遍呢... 评论太短了那就多说一点吧

评分☆☆☆☆☆

这本书很浅。应付三流老师的课程还好，剩下就没大用了。大规模并行最粗糙可以分两个方向，架构，并行算法。这本书丝毫没有提到GPU架构的问题。算法同样没有。用了整篇的书show你怎么写code。详细的Intro确实是好，但读完这本书就觉得自己懂得CUDA了还远呢。译者翻译名字的...

评分☆☆☆☆☆

英文原版的价格我记得差不多是人民币价格直接乘个美元汇率，还不算卓越当当打折、海外运费，还有各种关税，所以这个影印本有多划算可想而知了。内容比较浅显，虽然是英语的，但是高中正常毕业的应该都看得了，例子由浅入深，不愧是专家写的。纸张和印刷都不错，双色印刷看...

评分☆☆☆☆☆

GPU高性能编程CUDA实战 [平装] ~ 桑德斯(Jason Sanders) (作者), Edward Kandrot (作者), 聂雪军 (译者), 等 (译者) 哪里有賣的？網店或是實體店都可以？

评分☆☆☆☆☆

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触CUDA的开发者，我被这本书的深度和广度深深吸引。它不仅涵盖了CUDA的基础知识，更深入探讨了高性能计算中的一些关键优化策略。我特别喜欢书中关于“kernel launch overhead”和“occupancy”的章节，它解释了如何通过合理配置线程块的大小和流处理器数量来最大化GPU的利用率。书中的图表和示意图也帮我更好地理解了GPU的硬件架构和数据流向。我尝试着根据书中提供的建议，调整了我项目中的kernel launch配置，并在不同GPU型号上进行测试，发现性能提升非常明显。这本书的优点在于它并没有止步于“如何做”，而是更侧重于“为什么这样做”，让你知其然，更知其所以然。即使有些章节涉及到复杂的数学公式，作者也尽可能地用通俗易懂的语言来解释，使得技术门槛降低了不少。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量真不是盖的，拿到手里就知道是精挑细选的内容。它不像市面上很多“速成”的书籍，只是简单罗列一些API，而是深入到CUDA架构的底层原理，让你真正理解“为什么”这样做。作者在讲解线程块、线程、warps这些概念时，用了很多形象的比喻，让我这个初学者也能茅塞顿开。我印象最深刻的是关于并行归约（parallel reduction）的那部分，书里给出了好几种不同的实现方式，并且详细分析了它们的性能差异和适用场景。读完这部分，我才真正体会到，看似简单的求和操作，在并行计算的世界里，也能玩出这么多花样。书中的代码示例非常完整，可以直接编译运行，这点对于动手实践的读者来说太友好了。我试着照着书中的例子，改动一些参数，观察结果的变化，这个过程让我对CUDA的理解更加深刻。虽然有些地方确实需要反复阅读和思考，但当你最终理解那些复杂的概念时，那种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对我来说，真是一次酣畅淋漓的学习体验。它没有回避CUDA编程中的复杂性和挑战，而是直面它们，并提供了系统性的解决方案。我最受益的章节是关于“流（Streams）”的运用，书里详细阐述了如何利用多流并发来隐藏内存传输和计算的延迟，这对于提升程序的吞吐量非常有帮助。我根据书中的指导，在我的项目中实现了流同步和异步操作，显著提升了数据处理的效率。书中还对常见的CUDA错误进行了归纳和分析，并提供了相应的调试技巧，这对于避免踩坑非常有价值。我感觉这本书的作者在编写过程中，非常站在读者的角度，力求将复杂的概念讲清楚、讲透彻。虽然阅读过程需要投入大量的时间和精力，但最终收获的技术知识和解决问题的能力，绝对是物超所值的。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书的时候，我正处于对GPU编程充满好奇但又不知从何下手的时候。这本书就好像一位经验丰富的向导，为我指明了方向。它并没有一开始就抛出大量晦涩难懂的术语，而是从最基本的概念入手，一步步建立起读者对CUDA的认知框架。我尤其欣赏书中对“内存一致性模型”的讲解，它清晰地解释了不同线程之间如何访问和同步共享内存，以及可能遇到的数据竞争问题。书中提供的各种同步机制，如`__syncthreads()`，都配有详细的代码示例，让我在实际操作中能够避免很多潜在的错误。我还发现，书中对“线程束（warp）”的概念讲解得非常到位，这对于理解GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型至关重要。我尝试着写了一些涉及到线程束内协作的代码，并且通过书中的方法去调试，发现问题解决起来比之前容易多了。这本书对于想要深入理解CUDA底层机制的开发者来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手的时候，就觉得它沉甸甸的，充满了技术的力量感。打开第一页，扑面而来的就是密集的代码和概念，我当时就意识到，这绝对不是一本轻松的读物。我花了很多时间去消化书中的每一个公式，去理解每一个函数的意义。尤其是在讲到并行计算模型的时候，我感觉脑海中仿佛有一扇窗户被打开了，看到了数据如何像流水一样在GPU上奔腾，成千上万的线程如何协同工作，完成看似不可能的任务。书中的例子都非常贴切，从最基础的向量加法，到更复杂的图像处理算法，都循序渐进地引导读者深入理解CUDA的精髓。我特别喜欢书里对内存管理那一章节的阐述，它详细解释了全局内存、共享内存、寄存器等不同内存区域的特性以及如何高效地利用它们，这对于优化CUDA程序的性能至关重要。我尝试着将书中的一些范例应用到我自己的项目中，发现性能确实有了显著的提升。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的启迪，它让我看到了并行计算的巨大潜力，也为我打开了通往高性能计算世界的大门。

评分☆☆☆☆☆