GPU高性能編程CUDA實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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UDA是一種專門為提高並行程序開發效率而設計的計算架構。在構建高性能應用程序時，CUDA架構能充分發揮GPU的強大計算功能。《GPU高性能編程CUDA實戰》首先介紹瞭CUDA架構的應用背景，並給齣瞭如何配置CUDA C的開發環境。然後通過矢量求和運算、矢量點積運算、光綫跟蹤、熱傳導模擬等示例詳細介紹瞭CUDA C的基本語法和使用模式。通過學習本書，讀者可以清楚瞭解CUDA C中每個功能的適用場閤，並編寫齣高性能的CUDA軟件。

《GPU高性能編程CUDA實戰》適閤具備C或者C++知識的應用程序開發人員、數值計算庫開發人員等，也可以作為學習並行計算的學生和教師的教輔。

Jason Sanders是NVIDIA公司CUDA平颱小組的高級軟件工程師。他在NVIDIA的工作包括幫助開發早期的CUDA係統軟件，並參與OpenCL 1.0規範的製定，該規範是一個用於異構計算的行業標準。Jason在加州大學伯剋利分校獲得計算機科學碩士學位，他發錶瞭關於GPU計算的研究論文。此外，他還獲得瞭普林斯頓大學電子工程專業學士學位。在加入NVIDIA公司之前，他曾在ATI技術公司、Apple公司以及Novell公司工作過。

Edward Kandrot是NVIDIA公司CUDA算法小組的高級軟件工程師。他在代碼優化和提升性能等方麵擁有20餘年的工作經驗，參與過Photoshop和Mozilla等項目。Kandrot曾經在Adobe公司、Microsoft公司工作過，他還是許多公司的谘詢師，包括Apple公司和Autodesk公司。

譯者序
序
前言
緻謝
作者簡介
第1章 為什麼需要CUDA 1
1.1 本章目標 2
1.2 並行處理的曆史 2
1.3 GPU計算的崛起 3
1.4 CUDA 5
1.5 CUDA的應用 6
1.6 本章小結 8
第2章 入門 9
2.1 本章目標 10
2.2 開發環境 10
2.3 本章小結 14
第3章 CUDA C簡介 15
3.1 本章目標 16
3.2 第一個程序 16
3.3 查詢設備 20
3.4 設備屬性的使用 23
3.5 本章小結 24
第4章 CUDA C並行編程 26
4.1 本章目標 27
4.2 CUDA並行編程 27
4.3 本章小結 41
第5章 綫程協作 42
5.1 本章目標 43
5.2 並行綫程塊的分解 43
5.3 共享內存和同步 54
5.4 本章小結 68
第6章 常量內存與事件 69
6.1 本章目標 70
6.2 常量內存 70
6.3 使用事件來測量性能 78
6.4 本章小結 83
第7章 紋理內存 84
7.1 本章目標 85
7.2 紋理內存簡介 85
7.3 熱傳導模擬 86
7.4 本章小結 101
第8章 圖形互操作性 102
8.1 本章目標 103
8.2 圖形互操作 103
8.3 基於圖形互操作性的GPU波紋示例 108
8.4 基於圖形互操作性的熱傳導 113
8.5 DirectX互操作性 118
8.6 本章小結 118
第9章 原子性 119
9.1 本章目標 120
9.2 計算功能集 120
9.3 原子操作簡介 122
9.4 計算直方圖 124
9.5 本章小結 133
第10章 流 134
10.1 本章目標 135
10.2 頁鎖定主機內存 135
10.3 CUDA流 139
10.4 使用單個CUDA流 140
10.5 使用多個CUDA流 144
10.6 GPU的工作調度機製 149
10.7 高效地使用多個CUDA流 151
10.8 本章小結 152
第11章 多GPU係統上的CUDA C 154
11.1 本章目標 155
11.2 零拷貝主機內存 155
11.3 使用多個GPU 162
11.4 可移動的固定內存 166
11.5 本章小結 170
第12章 後記 171
12.1 本章目標 172
12.2 CUDA工具 172
12.3 參考資料 176
12.4 代碼資源 178
12.5 本章小結 179
附錄 高級原子操作 180
· · · · · · (收起)