Designing Scientific Applications on GPUs pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Raphael Couturier

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2013-11-18

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781466571624

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 数值分析
• GPU
• GPU
• CUDA
• 科学计算
• 并行计算
• 高性能计算
• 应用开发
• 图形处理器
• 数值模拟
• 工程应用
• 计算科学

《加速科学计算：GPU并行编程实战》 内容简介： 本书是一本面向科学计算领域研究人员、工程师和学生的实践指南，旨在帮助读者掌握利用图形处理器（GPU）强大的并行计算能力，显著提升科学应用性能的技巧与方法。不同于理论性的介绍，本书聚焦于实际应用，通过一系列精心设计的案例，从零开始引导读者理解GPU架构、学习CUDA编程模型，并将其应用于物理模拟、数据分析、机器学习等关键科学研究领域。 核心内容概述： 1. GPU架构与并行计算基础： 深入剖析现代GPU的并行处理单元（SMs）、内存层级（全局内存、共享内存、寄存器）以及它们如何协同工作以实现超大规模并行。 讲解并行计算的基本概念，包括任务并行与数据并行，以及GPU在此类计算中的优势。 介绍GPU的线程模型：网格（Grid）、线程块（Block）、线程（Thread），以及它们在组织和管理并行任务中的作用。 阐述GPU与CPU之间的协同工作模式，如何有效地在两者之间进行数据传输和任务调度，避免成为性能瓶颈。 2. CUDA编程模型详解： 全面介绍CUDA C/C++编程语言，包括其核心语法、内置函数和数据类型。 讲解GPU内核函数的编写与调用，如何将串行代码转化为可在GPU上并行执行的代码。 深入探讨内存管理策略：主机（CPU）内存与设备（GPU）内存之间的显式与隐式数据传输，以及异步拷贝的应用。 详细讲解共享内存的使用，这是优化GPU应用性能的关键技术之一，如何通过共享内存减少全局内存访问，提升数据复用效率。 介绍线程同步机制，如`__syncthreads()`，确保多线程之间正确协作，避免数据竞争。 讲解流（Streams）的概念，实现计算与数据传输的重叠，进一步隐藏延迟，提升整体吞吐量。 探讨多GPU编程的基础，如何将计算任务分配到多个GPU上并行执行，实现更大的计算规模。 3. 科学应用案例分析与实践： 粒子模拟： 以N体问题或粒子在电磁场中的运动为例，展示如何将复杂的物理相互作用计算分解为并行任务，并在GPU上高效执行。重点讲解如何在GPU上管理海量粒子数据，优化粒子间距离计算等关键瓶颈。 数值方法加速： 深入分析有限差分法（FDM）或有限元法（FEM）等常用数值方法的并行化策略。例如，在处理二维或三维网格时，如何将计算任务分配给不同的线程块，并通过共享内存或合并的全局内存访问模式加速迭代过程。 图像与信号处理： 演示如何利用GPU并行处理能力加速卷积、傅里叶变换（FFT）、滤波等图像和信号处理算法。讲解CUDA中的一些常用库，如cuFFT和cuFFTW，如何简化复杂变换的实现。 数据分析与线性代数： 聚焦于GPU在矩阵运算、向量运算等基础线性代数操作上的优势。介绍cuBLAS等高性能库，以及如何将其集成到自定义数据分析流程中。同时，探讨并行排序、归约（reduction）等常用数据分析操作的GPU实现。 基础机器学习模型加速： 介绍如何利用GPU加速一些基础的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、K-Means聚类等。重点讲解梯度下降等迭代优化过程的并行化，以及数据加载和预处理的优化。 4. 性能优化技术与调试： 内存访问优化： 深入讲解内存合并（memory coalescing）的重要性，以及如何通过调整数据布局和访问模式来最大化内存带宽利用率。 计算优化： 介绍指令级并行（instruction-level parallelism, ILP）与线程级并行（thread-level parallelism, TLP）的结合，以及如何编写高效的GPU内核代码。 占用率（Occupancy）分析： 讲解如何理解和优化GPU的占用率，以充分利用硬件资源。 性能剖析工具： 介绍NVIDIA Nsight Systems、Nsight Compute等工具的使用，用于识别性能瓶颈，分析GPU活动，指导优化方向。 调试技巧： 提供在GPU上调试并行程序的实用技巧，包括使用cuda-gdb等调试器，以及通过打印和日志来定位问题。 本书特色： 动手实践导向： 每一章都包含可运行的源代码示例，读者可以通过编译、运行和修改代码来加深理解。 循序渐进： 从基础概念到高级优化，逐步深入，确保不同背景的读者都能有效学习。 贴近实际应用： 案例选择具有代表性，能够直接应用于多种科学研究和工程领域。 强调性能： 贯穿全书的重点是如何设计和实现高性能的GPU计算应用。 通过学习本书，读者将能够自信地将GPU集成到自己的科学计算工作流程中，显著缩短模拟和分析时间，加速科学发现的进程，并为解决更复杂、更大规模的问题奠定坚实的基础。

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这本书的封皮设计得非常醒目，那种深蓝与亮银的配色，立刻就让人联想到高性能计算和前沿科技。我一开始还以为它会是一本聚焦于CUDA编程或者OpenCL框架的纯技术手册，毕竟“GPU”这个词汇在技术圈子里就意味着底层优化。然而，读了几章之后，我发现作者的视角要宏大得多。它更像是一本关于“如何将复杂的科学问题转化为GPU可执行的高效模型”的指南。书中没有过多纠结于具体的API调用细节，而是用非常清晰的逻辑架构，阐述了如何识别计算瓶颈、如何设计数据布局以最大化内存带宽，以及如何将并行计算的思维模式植入到传统的科学建模流程中。特别是关于异构计算环境下的任务调度策略那一部分，作者的论述深入浅出，即便是对GPU编程不甚精通的理论物理背景的研究人员也能从中获益良多。它成功地架起了理论科学与实际硬件加速之间的鸿沟，提供了一种系统性的思考框架，而不是零散的技巧集合。我对它在描述跨学科应用（比如分子动力学模拟与大规模图像处理）时的那种整合能力印象尤为深刻，体现了作者深厚的跨领域知识储备。

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说实话，市面上关于GPU加速的书籍多如牛毛，大多是针对特定编程语言或特定硬件架构的速成指南，读完后能解决眼前的问题，但缺乏长远的指导意义。这本书给我的感觉完全不同，它更像是一部“方法论”著作。我个人尤其欣赏其中关于应用软件生命周期的讨论。作者没有将GPU加速视为一个事后的“补丁”，而是主张在科学应用设计的初始阶段就应将并行化潜力纳入考量。书中对“可扩展性”和“能效比”的讨论非常深入，这对于在预算和算力都受限的学术机构中进行高性能计算研究至关重要。它没有停留在“跑得快”的表层，而是探讨了“如何以最低的能耗实现科学目标的可靠计算”。当我阅读到关于“虚拟化并行”和“抽象层设计”的部分时，我意识到这本书的受众不仅仅是那些直接写内核代码的工程师，它同样对希望构建下一代科学计算平台的架构师极具参考价值。这种战略层面的思考深度，是我在其他同类书籍中从未见过的。

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我是在一个极其偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在为一个生物信息学项目寻找优化方案，传统的串行算法已经完全无法满足实时分析的需求。这本书的目录结构乍一看有点令人望而生畏，充满了各种我不太熟悉的算法并行化术语，比如“Tiled Matrix Operations”和“Reduction Schemes”。但真正让我眼前一亮的是它对“思维转变”的强调。作者非常精辟地指出了，将科学计算迁移到GPU上，最困难的部分往往不在于代码的重写，而在于研究人员是否能够真正跳出“顺序执行”的传统思维定式。书中通过一系列精心挑选的案例研究，生动地展示了如何将一个看似天生具有强依赖性的问题（比如某个迭代求解器）巧妙地解耦成可以在数千个核心上同时运行的微小任务。特别是关于I/O瓶颈和主机-设备数据传输优化的章节，简直是一部血泪史的总结，很多我曾经踩过的“坑”，作者都以一种预见性的方式提前进行了分析和规避建议。这本书的价值，在于它教会的不是“如何使用工具”，而是“如何设计工具”。

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对于我这种主要关注计算流体力学（CFD）的领域专家来说，这本书提供的视角具有颠覆性。我过去往往局限于有限差分或有限体积法的离散化过程，只关心如何把微分方程转成矩阵运算。这本书迫使我跳出离散化的框架，去思考如何在硬件级别上重新组织我的物理模型。书中对内存访问模式的精细化剖析，直接指导了我如何重构我的网格数据结构，从传统的基于节点的存储转向更利于GPU缓存利用率的基于块的存储。这种从“数学模型”到“物理硬件”的映射过程，被作者描绘得丝丝入扣。更令人称道的是，它强调了在不同GPU架构（比如拥有不同SM数量或不同缓存大小的设备）之间进行性能迁移时的注意事项，这保证了我们开发的应用程序具有一定的“未来兼容性”。这本书不仅仅是一本工具书，它更像是一张通往未来高性能科学计算领域的路线图，为任何希望在计算密集型领域取得突破的研究人员提供了坚实的理论和实践基础。

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这本书的行文风格异常严谨，但又不失可读性，这是一种很难把握的平衡。它不像某些学术专著那样晦涩难懂，但其论证的严密性又远超一般性的技术教程。我最喜欢的是它在引入复杂概念时所采用的类比和可视化手法。例如，在解释共享内存和全局内存的层次结构及其对性能的决定性影响时，作者使用了一个关于图书馆资源调度的生动比喻，瞬间就让复杂的硬件特性变得直观易懂。另外，书中对不同并行模型（如SIMT与MPI混合模型）的优缺点进行对比分析时，其客观和中立的态度令人信服。它没有偏袒任何一方，而是根据不同的科学问题特点，给出最合适的工程建议。读完这本书，我感觉我的“并行思维肌肉”得到了极大的锻炼，即便面对一个全新的、闻所未闻的科学计算挑战，我也能迅速地在脑海中构建出一个初步的、可行的GPU加速蓝图。

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