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CUDA by Example

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Jason Sanders
Addison-Wesley Professional
2010-7-29
312
USD 39.99
Paperback
9780131387683

图书标签: CUDA  并行计算  GPU  Programming  NVIDIA  编程  计算机  CG   


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发表于2024-11-21

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图书描述

"This book is required reading for anyone working with accelerator-based computing systems." --From the Foreword by Jack Dongarra, University of Tennessee and Oak Ridge National Laboratory CUDA is a computing architecture designed to facilitate the development of parallel programs. In conjunction with a comprehensive software platform, the CUDA Architecture enables programmers to draw on the immense power of graphics processing units (GPUs) when building high-performance applications. GPUs, of course, have long been available for demanding graphics and game applications. CUDA now brings this valuable resource to programmers working on applications in other domains, including science, engineering, and finance. No knowledge of graphics programming is required--just the ability to program in a modestly extended version of C. CUDA by Example, written by two senior members of the CUDA software platform team, shows programmers how to employ this new technology. The authors introduce each area of CUDA development through working examples. After a concise introduction to the CUDA platform and architecture, as well as a quick-start guide to CUDA C, the book details the techniques and trade-offs associated with each key CUDA feature. You'll discover when to use each CUDA C extension and how to write CUDA software that delivers truly outstanding performance. Major topics covered include *Parallel programming*Thread cooperation*Constant memory and events*Texture memory*Graphics interoperability*Atomics*Streams*CUDA C on multiple GPUs*Advanced atomics*Additional CUDA resources All the CUDA software tools you'll need are freely available for download from NVIDIA. http://developer.nvidia.com/object/cuda-by-example.html

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著者简介

Jason Sanders是NVIDIA公司CUDA平台小组的高级软件工程师。他在NVIDIA的工作包括帮助开发早期的CUDA系统软件,并参与OpenCL 1.0规范的制定,该规范是一个用于异构计算的行业标准。Jason在加州大学伯克利分校获得计算机科学硕士学位,他发表了关于GPU计算的研究论文。此外,他还获得了普林斯顿大学电子工程专业学士学位。在加入NVIDIA公司之前,他曾在ATI技术公司、Apple公司以及Novell公司工作过。

Edward Kandrot是NVIDIA公司CUDA算法小组的高级软件工程师。他在代码优化和提升性能等方面拥有20余年的工作经验,参与过Photoshop和Mozilla等项目。Kandrot曾经在Adobe公司、Microsoft公司工作过,他还是许多公司的咨询师,包括Apple公司和Autodesk公司。


图书目录


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用户评价

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有些罗嗦

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书虽然很薄,但是其中内容很充实。虽然很多是入门知识,作者却将其讲得很透彻。另外,本书中文版翻译的水平也还不错,看起来不是很吃力^_^

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第一次用户视角看GPU编程,看到什么API总会不自觉的对应到以前在NV搞的那些指令和engine,然后会心一笑。

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easy & clear...

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写的很好,就是有点老。

读后感

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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...  

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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...  

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因为视觉方面的一个优化问题需要实时,求解的时候需要用到GPU加速,参考的库是COCOLIB,因此需要简单学习一下CUDA编程。 此书作为一本新手的入门书(之前没有接触过GPU编程的人)非常合适,我花了10个小时的时间阅读中文译版,对于有疑问的地方则对照英文版,由于只是单纯使用...  

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For people who want a copy of the English version: http://www.physics.drexel.edu/~valliere/PHYS405/GPU_Story/CUDA_by_Example_Addison_Wesley_Jul_2010.pdf For my comments about the book in Chinese: http://book.douban.com/review/6737718/  

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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  

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