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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111448617

商品编码：11338884365

页数：1

字数：1

内容简介

YL1484

CUDA高性能并行计算+CUDA并行程序设计:GPU编程指南 2本 

9787111557494定价：79元 9787111448617定价：99元

CUDA并行程序设计:GPU编程指南

• 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2014年1月1日)
• 
  
• 平装: 522页
• 读者对象: 15-50
  
• 语种： 简体中文
• 开本: 16
• ISBN: 9787111448617, 7111448618
• 条形码: 9787111448617
• 商品尺寸: 23.6 x 18.4 x 2.4 cm
• 商品重量: 880 g

  目录

  致中国读者 
  译者序 
  前 言 
  第1章 超级计算简史1 
  1.1简介1 
  1.2冯·诺依曼计算机架构2 
  1.3克雷4 
  1.4连接机5 
  1.5 Cell处理器6 
  1.6多点计算8 
  1.7早期的GPGPU编程10 
  1.8单核解决方案的消亡11 
  1.9英伟达和CUDA12 
  1.10GPU硬件13 
  1.11CUDA的替代选择15 
  1.11.1 OpenCL15 
  1.11.2DirectCompute16 
  1.11.3CPU的替代选择16 
  1.11.4编译指令和库17 
  1.12本章小结18 
  第2章 使用GPU理解并行计算19 

• 。。。。。

  CUDA高性能并行计算

  
  

  9787111557494定价：79元

  目录

  本书赞誉
  致谢
  第0章 本书导读1
  0.1 什么是CUDA1
  0.2 学习CUDA的“须知”2
  0.3 本书的读者对象3
  0.4 学习CUDA的必备3
  0.5 本书的组织结构4
  0.6 本书体例5
  0.7 本书代码6
  0.8 用户指南7
  0.9 历史沿革8
  参考文献9
  第1章 起步10
  1.1 运行CUDA样例程序10
  1.1.1 在Windows下运行CUDA样例程序11
  1.1.2 在Linux下运行CUDA样例程序13
  1.1.3 估计“加速效果”13
  1.2 运行我们自己的串行程序14
  1.2.1 dist_v1应用15
• 。。。。。。

数字时代下的深度探索：从硬件架构到并行算法的革命 在信息洪流奔涌的今天，数据量以惊人的速度增长，传统串行计算模式已逐渐显露疲态，难以应对日益复杂的计算任务。从海量数据的挖掘分析，到人工智能的飞速发展，再到科学计算前沿的突破，都对计算能力提出了前所未有的挑战。在这股技术浪潮中，并行计算，尤其是基于图形处理器（GPU）的并行计算，正扮演着越来越重要的角色，它如同数字时代的“超级引擎”，为我们解锁了前所未有的计算潜能。 本书系深入剖析了并行计算的精髓，从硬件的底层架构到软件的设计理念，再到具体的编程实践，为读者构建了一个全面而深刻的认知体系。它不仅仅是一本技术手册，更是一次关于计算范式变革的深度思考。 第一篇：架构的基石——深入理解并行计算的硬件本质 在踏上并行编程之旅前，理解其赖以生存的硬件基础至关重要。我们将在这一篇中，首先回溯计算机体系结构的演变，探讨从早期的冯·诺依曼模型到现代多核处理器的发展历程。在这里，您将了解到，并行计算并非一蹴而就，而是技术不断迭代、性能瓶颈不断被突破的必然产物。 接着，我们将聚焦于并行计算的核心——现代处理器架构。您将深入理解CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在设计理念上的根本差异。CPU以其强大的指令集和复杂的控制逻辑，擅长处理顺序执行的任务和复杂的控制流；而GPU，则以其海量的计算单元和简化的控制逻辑，天生为并行处理而生，尤其适合处理大规模、同质化的计算任务。我们将细致地剖析GPU的微架构，包括SM（Streaming Multiprocessor）的组成、线程束（Warp）的调度机制，以及内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的工作原理。理解这些底层细节，是写出高效并行程序的关键。 此外，本书还将探讨不同类型的并行计算模型，如共享内存模型和分布式内存模型。您将了解多核CPU上的并行编程，以及跨节点、跨设备的高性能计算（HPC）中的分布式并行技术。这些不同的模型和架构，各自有着适用的场景和技术挑战，而理解它们的特性，能帮助您为不同的问题选择最合适的计算策略。 第二篇：算法的革新——并行思维下的高效程序设计 有了对硬件架构的深刻理解，我们便可以着手进行软件层面的设计。本篇将带领您进入并行算法的世界，学习如何将经典的串行算法改造成高效的并行版本。 您将学习到如何识别计算中的并行性，例如数据并行性（同一操作应用于不同数据）和任务并行性（不同任务同时执行）。我们将通过大量实例，讲解如何将这些并行性转化为具体的并行策略。例如，在数据并行性方面，我们将深入探讨向量化（Vectorization）和SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令的应用，这是CPU层面实现并行计算的有效手段。 对于GPU的并行计算，我们将重点介绍其独特的编程模型和主流的并行算法设计模式。您将学习到如何有效地利用GPU的海量线程来处理数据，如何管理线程之间的同步与通信，以及如何优化内存访问模式以最大限度地发挥GPU的性能。我们将涵盖一系列经典的并行算法，如并行排序（如并行归并排序、并行基数排序）、并行搜索、矩阵乘法、卷积等，并详细分析它们在并行环境下的实现技巧和性能调优方法。 更重要的是，本篇将强调“并行思维”。这意味着您需要从根本上改变对计算的认知方式，学会思考如何将一个复杂的问题分解成许多独立的、可以同时执行的小问题，并高效地组织这些小问题的执行。我们将探讨一些通用的并行算法设计原则，如负载均衡（Load Balancing）、减少通信开销（Minimizing Communication Overhead）、掩盖延迟（Latency Hiding）等，这些原则是指导您在各种并行计算场景下设计高效算法的宝贵财富。 第三篇：实践的基石——掌握主流并行编程模型与工具 理论的知识需要通过实践来巩固和升华。本篇将为您提供进入实际并行编程世界的钥匙，介绍目前最主流的并行编程模型和相关的开发工具。 首先，我们将详细介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture） 编程模型。作为NVIDIA推出的GPU通用计算平台，CUDA已经成为GPU并行编程的事实标准。您将学习到CUDA的基本概念，如核函数（Kernel）、线程层次结构（Grid, Block, Thread）、共享内存、同步机制等。我们将通过具体的代码示例，逐步演示如何编写CUDA程序，从简单的向量加法到复杂的并行算法。您将了解到CUDA提供的各种API，以及如何利用它们来控制GPU的计算过程。 除了CUDA，我们还将触及其他重要的并行编程模型。例如，OpenMP（Open Multi-Processing），它是一种用于共享内存多处理器系统的指令集，可以在CPU上方便地实现并行化，是CPU并行编程的常用选择。您将了解OpenMP的编译指示（Pragmas）如何帮助您轻松地并行化循环和代码段。 对于跨节点、大规模分布式并行计算，我们将介绍 MPI（Message Passing Interface）。MPI是一种用于分布式内存系统的通信协议标准，广泛应用于HPC领域。您将学习到MPI的基本通信原语，如点对点通信（Send/Receive）和集合通信（Broadcast, Reduce, All-reduce等），并了解如何使用MPI来构建分布式的并行应用程序。 此外，本书还将引导您了解一些高级的并行编程技术和工具。例如，并行数据结构的设计，如何有效地在并行环境中管理和访问数据；并行性能分析工具，如何利用这些工具来定位程序的性能瓶颈；以及一些领域特定的并行计算库，如BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）和FFT（Fast Fourier Transform）的并行实现，它们可以极大地简化您的开发工作。 第四篇：前沿的探索——人工智能、科学计算与未来展望 并行计算不仅仅是提升传统计算性能的工具，更是驱动前沿科技发展的核心动力。在本篇的最后，我们将目光投向并行计算在当今最热门的领域中的应用，并对未来进行展望。 您将了解到，人工智能（AI），尤其是深度学习（Deep Learning）的飞速发展，在很大程度上归功于GPU强大的并行计算能力。我们将探讨深度学习模型（如神经网络）中的计算特点，以及GPU如何通过并行处理，在训练和推理过程中提供指数级的加速。您将了解TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架是如何在底层利用CUDA等技术来高效运行的。 在科学计算领域，并行计算更是不可或缺。从气候建模、流体动力学仿真，到粒子物理、天体物理研究，复杂的科学问题往往需要巨大的计算资源。我们将展示并行计算如何加速这些大规模科学模拟，以及如何利用并行算法来解决以前无法想象的科学难题。 最后，我们将对并行计算的未来发展趋势进行展望。您将了解到异构计算、新型处理器架构（如FPGA、ASIC）、以及更高级的并行编程模型和自动化工具的发展方向。我们将探讨如何进一步优化能量效率，如何解决日益增长的通信瓶颈，以及如何在复杂的多体系统中实现更高效的并行。 本书的价值所在： 本书系旨在为所有对高性能计算、并行编程感兴趣的读者提供一条清晰的学习路径。无论您是初涉此领域的学生，还是有一定编程经验的开发者，亦或是希望深入理解底层原理的研究者，都能从中获益。 系统性： 从硬件到软件，从理论到实践，构建了一个完整的知识体系。 深度性： 深入剖析关键概念和技术细节，而非停留在表面。 实践性： 提供丰富的代码示例和实际案例，帮助读者动手实践。 前瞻性： 关注行业前沿动态，为读者指明未来发展方向。 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解现代计算架构的并行特性。 掌握设计和实现高效并行算法的关键技术。 熟练运用主流的并行编程模型和工具。 为解决复杂计算问题打下坚实的基础。 在人工智能、科学计算等前沿领域具备强大的计算能力。 让我们一起踏上这场激动人心的数字计算革命之旅，解锁计算的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是GPU计算领域的一盏明灯！我一直对并行计算和CUDA编程充满好奇，但苦于入门资料碎片化，难以系统地掌握。收到这套书后，我迫不及待地翻阅起来，惊喜地发现它不仅仅是一本简单的教程，更像是一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我进入CUDA的世界。从最基础的硬件架构原理，到并行计算的基本概念，再到CUDA C/C++的语法和API，作者都讲解得非常透彻。书中大量的代码示例更是点睛之笔，我跟着代码一步步实践，很快就理解了许多抽象的概念。特别是关于内存模型、线程模型和同步机制的讲解，让我豁然开朗，解决了之前困扰我的很多难题。书中的内容涵盖了从入门到进阶的各个层面，即使是对GPU编程一无所知的新手，也能在这套书中找到清晰的学习路径。对于已经有一定基础的开发者来说，书中深入的优化技巧和高级应用，也能带来不少启发。总而言之，这套书是我在GPU计算学习道路上遇到的最棒的启蒙和指导，强烈推荐给所有对高性能并行计算感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这套书的价值远不止于“包邮”二字所暗示的性价比。作为一名在高性能计算领域摸索多年的开发者，我深知掌握GPU编程对于提升算法效率的重要性。这套书恰恰提供了最全面、最系统的解决方案。它不仅仅是简单地罗列CUDA的API函数，而是深入剖析了CUDA编程背后的原理，包括GPU的架构、内存层次结构、指令集等。作者在书中详细讲解了如何根据不同的计算任务，设计出最高效的并行算法，并且给出了非常实用的优化技巧，比如如何减少线程同步开销，如何优化全局内存和共享内存的访问模式，如何利用寄存器提升性能等。我特别欣赏书中关于“性能调优”部分的讲解，它提供了多种分析工具和方法，帮助开发者诊断代码中的性能瓶颈，并给出具体的改进建议。这些内容对于希望将GPU性能发挥到极致的开发者来说，无疑是无价之宝。此外，书中还涵盖了CUDA生态系统中的其他重要组件，比如cuFFT、cuBLAS等库的使用，让我能够更方便地利用现有工具来加速计算。总而言之，这套书是一本能够帮助开发者实现从“会写CUDA代码”到“写出高性能CUDA代码”的跨越式提升的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和深度学习充满热情的学生，我了解到GPU在这些领域的应用至关重要。因此，我一直在寻找一本能够帮助我理解CUDA编程的书籍。这套《包邮CUDA高性能并行计算+CUDA并行程序设计:GPU编程指南》完全超出了我的期待。作者的讲解方式非常适合初学者，将原本复杂的GPU架构和并行计算概念，用非常形象的比喻和清晰的逻辑展现出来。我从书中学习到了如何将数学模型转化为并行算法，如何利用CUDA线程模型来处理大规模数据，以及如何通过优化内存访问来提升计算速度。书中的代码示例非常丰富，而且都经过了实际验证，我跟着书中的步骤，很快就能够编写出自己的CUDA程序，并在GPU上运行。我尤其对书中关于“并行算法设计模式”的讲解印象深刻，这帮助我建立了一个通用的框架来解决不同的并行计算问题。此外，书中还提到了如何利用CUDA进行一些高级应用，比如多GPU编程和异构计算，这为我未来的学习方向提供了指引。这套书不仅帮助我掌握了CUDA编程的基本技能，更重要的是，它激发了我对GPU计算的浓厚兴趣，让我对未来在AI领域的研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一直以为CUDA编程会非常高深莫测，可能需要很强的计算机底层知识才能掌握。但当我拿到这套《包邮CUDA高性能并行计算+CUDA并行程序设计:GPU编程指南》后，我的看法完全改变了。作者的写作风格非常亲切，就像是一位循循善诱的老师，把复杂的概念拆解得非常易于理解。书中从最基础的“为什么需要CUDA”讲起，慢慢引导读者进入“如何使用CUDA”。大量的图示和流程图帮助我清晰地认识了GPU的并行工作方式，以及线程、块、网格这些核心概念。书中的代码示例更是写得非常规范和易懂，我可以直接复制粘贴运行，然后通过调试来加深理解。最让我惊喜的是，这本书并没有回避一些新手可能会遇到的难点，比如同步问题、死锁等，而是用非常生动的方式解释了这些问题的原因和解决方法。而且，书中的内容并不是一成不变的理论，而是结合了大量的实际应用场景，让我能够更直观地感受到CUDA编程的魅力。对于像我这样，想要进入GPU编程领域，但又担心门槛太高的人来说，这套书绝对是绝佳的选择。它让我对CUDA编程的信心倍增，也激发了我进一步深入学习的热情。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在学术界摸爬滚打多年的科研狗，我深知高效计算在解决复杂问题中的关键作用。近些年，GPU凭借其强大的并行处理能力，在科学计算领域大放异彩。我一直在寻找一本能够系统梳理CUDA编程精髓的书籍，直到我发现了这套《包邮CUDA高性能并行计算+CUDA并行程序设计:GPU编程指南》。这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。它不仅详细介绍了CUDA的硬件和软件架构，还对并行算法的设计和优化进行了深入的探讨。作者并没有止步于基本的API介绍，而是着重讲解了如何充分利用GPU的特性来提升计算效率，例如线程束调度、共享内存的使用、内存访问优化等等。书中提出的许多优化策略，比如数据并行、任务并行、流水线并行等，都非常有实践价值。我特别喜欢书中的一些案例分析，它们展示了如何将CUDA技术应用于实际的科学计算问题，比如物理模拟、图像处理、机器学习等。这些案例不仅让我看到了CUDA的强大之处，也为我自己的研究项目提供了宝贵的思路。这本书绝对是GPU计算领域的一部力作，值得每一个严肃的科学计算从业者拥有。