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GPU高性能编程CUDA实战

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Jason Sanders
机械工业出版社
聂雪军
2011-3-1
184
39.00元
平装
9787111326793

图书标签: CUDA  GPU  并行计算  CUDA入门  计算机  编程  计算机科学  Programming   


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发表于2024-08-02

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图书描述

UDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时,CUDA架构能充分发挥GPU的强大计算功能。《GPU高性能编程CUDA实战》首先介绍了CUDA架构的应用背景,并给出了如何配置CUDA C的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了CUDA C的基本语法和使用模式。通过学习本书,读者可以清楚了解CUDA C中每个功能的适用场合,并编写出高性能的CUDA软件。

《GPU高性能编程CUDA实战》适合具备C或者C++知识的应用程序开发人员、数值计算库开发人员等,也可以作为学习并行计算的学生和教师的教辅。

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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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很多事情,去做了就成功了一大半了,而且会让人逐渐认识更加深刻。

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cuda的最佳入门读物

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很好的入门书

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感觉用处不大。大学看的时候纯粹是为了看而看,没有之后实际做项目看n厂的手册上手快。

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当作CUDA入门内容足够全面了,比较强调并行计算中性能对比和内存使用的代码编写。

读后感

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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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10行不到的程序有100多处错误,这是几何级增加的错误在并行增长.....................................................................................................................................................  

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  

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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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