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圖書標籤:

• CUDA
• GPU編程
• 並行計算
• 高性能計算
• GPU
• 並行程序設計
• 科學計算
• 深度學習
• 圖形處理
• 計算機科學

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111448617

商品編碼：11338884365

頁數：1

字數：1

內容簡介

YL1484

CUDA高性能並行計算+CUDA並行程序設計:GPU編程指南 2本 

9787111557494定價：79元 9787111448617定價：99元

CUDA並行程序設計:GPU編程指南

• 齣版社: 機械工業齣版社; 第1版 (2014年1月1日)
• 
  
• 平裝: 522頁
• 讀者對象: 15-50
  
• 語種： 簡體中文
• 開本: 16
• ISBN: 9787111448617, 7111448618
• 條形碼: 9787111448617
• 商品尺寸: 23.6 x 18.4 x 2.4 cm
• 商品重量: 880 g

  目錄

  緻中國讀者 
  譯者序 
  前 言 
  第1章 超級計算簡史1 
  1.1簡介1 
  1.2馮·諾依曼計算機架構2 
  1.3剋雷4 
  1.4連接機5 
  1.5 Cell處理器6 
  1.6多點計算8 
  1.7早期的GPGPU編程10 
  1.8單核解決方案的消亡11 
  1.9英偉達和CUDA12 
  1.10GPU硬件13 
  1.11CUDA的替代選擇15 
  1.11.1 OpenCL15 
  1.11.2DirectCompute16 
  1.11.3CPU的替代選擇16 
  1.11.4編譯指令和庫17 
  1.12本章小結18 
  第2章 使用GPU理解並行計算19 

• 。。。。。

  CUDA高性能並行計算

  
  

  9787111557494定價：79元

  目錄

  本書贊譽
  緻謝
  第0章 本書導讀1
  0.1 什麼是CUDA1
  0.2 學習CUDA的“須知”2
  0.3 本書的讀者對象3
  0.4 學習CUDA的必備3
  0.5 本書的組織結構4
  0.6 本書體例5
  0.7 本書代碼6
  0.8 用戶指南7
  0.9 曆史沿革8
  參考文獻9
  第1章 起步10
  1.1 運行CUDA樣例程序10
  1.1.1 在Windows下運行CUDA樣例程序11
  1.1.2 在Linux下運行CUDA樣例程序13
  1.1.3 估計“加速效果”13
  1.2 運行我們自己的串行程序14
  1.2.1 dist_v1應用15
• 。。。。。。

數字時代下的深度探索：從硬件架構到並行算法的革命 在信息洪流奔湧的今天，數據量以驚人的速度增長，傳統串行計算模式已逐漸顯露疲態，難以應對日益復雜的計算任務。從海量數據的挖掘分析，到人工智能的飛速發展，再到科學計算前沿的突破，都對計算能力提齣瞭前所未有的挑戰。在這股技術浪潮中，並行計算，尤其是基於圖形處理器（GPU）的並行計算，正扮演著越來越重要的角色，它如同數字時代的“超級引擎”，為我們解鎖瞭前所未有的計算潛能。 本書係深入剖析瞭並行計算的精髓，從硬件的底層架構到軟件的設計理念，再到具體的編程實踐，為讀者構建瞭一個全麵而深刻的認知體係。它不僅僅是一本技術手冊，更是一次關於計算範式變革的深度思考。 第一篇：架構的基石——深入理解並行計算的硬件本質 在踏上並行編程之旅前，理解其賴以生存的硬件基礎至關重要。我們將在這一篇中，首先迴溯計算機體係結構的演變，探討從早期的馮·諾依曼模型到現代多核處理器的發展曆程。在這裏，您將瞭解到，並行計算並非一蹴而就，而是技術不斷迭代、性能瓶頸不斷被突破的必然産物。 接著，我們將聚焦於並行計算的核心——現代處理器架構。您將深入理解CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）在設計理念上的根本差異。CPU以其強大的指令集和復雜的控製邏輯，擅長處理順序執行的任務和復雜的控製流；而GPU，則以其海量的計算單元和簡化的控製邏輯，天生為並行處理而生，尤其適閤處理大規模、同質化的計算任務。我們將細緻地剖析GPU的微架構，包括SM（Streaming Multiprocessor）的組成、綫程束（Warp）的調度機製，以及內存層次結構（全局內存、共享內存、寄存器）的工作原理。理解這些底層細節，是寫齣高效並行程序的關鍵。 此外，本書還將探討不同類型的並行計算模型，如共享內存模型和分布式內存模型。您將瞭解多核CPU上的並行編程，以及跨節點、跨設備的高性能計算（HPC）中的分布式並行技術。這些不同的模型和架構，各自有著適用的場景和技術挑戰，而理解它們的特性，能幫助您為不同的問題選擇最閤適的計算策略。 第二篇：算法的革新——並行思維下的高效程序設計 有瞭對硬件架構的深刻理解，我們便可以著手進行軟件層麵的設計。本篇將帶領您進入並行算法的世界，學習如何將經典的串行算法改造成高效的並行版本。 您將學習到如何識彆計算中的並行性，例如數據並行性（同一操作應用於不同數據）和任務並行性（不同任務同時執行）。我們將通過大量實例，講解如何將這些並行性轉化為具體的並行策略。例如，在數據並行性方麵，我們將深入探討嚮量化（Vectorization）和SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令的應用，這是CPU層麵實現並行計算的有效手段。 對於GPU的並行計算，我們將重點介紹其獨特的編程模型和主流的並行算法設計模式。您將學習到如何有效地利用GPU的海量綫程來處理數據，如何管理綫程之間的同步與通信，以及如何優化內存訪問模式以最大限度地發揮GPU的性能。我們將涵蓋一係列經典的並行算法，如並行排序（如並行歸並排序、並行基數排序）、並行搜索、矩陣乘法、捲積等，並詳細分析它們在並行環境下的實現技巧和性能調優方法。 更重要的是，本篇將強調“並行思維”。這意味著您需要從根本上改變對計算的認知方式，學會思考如何將一個復雜的問題分解成許多獨立的、可以同時執行的小問題，並高效地組織這些小問題的執行。我們將探討一些通用的並行算法設計原則，如負載均衡（Load Balancing）、減少通信開銷（Minimizing Communication Overhead）、掩蓋延遲（Latency Hiding）等，這些原則是指導您在各種並行計算場景下設計高效算法的寶貴財富。 第三篇：實踐的基石——掌握主流並行編程模型與工具 理論的知識需要通過實踐來鞏固和升華。本篇將為您提供進入實際並行編程世界的鑰匙，介紹目前最主流的並行編程模型和相關的開發工具。 首先，我們將詳細介紹 CUDA（Compute Unified Device Architecture） 編程模型。作為NVIDIA推齣的GPU通用計算平颱，CUDA已經成為GPU並行編程的事實標準。您將學習到CUDA的基本概念，如核函數（Kernel）、綫程層次結構（Grid, Block, Thread）、共享內存、同步機製等。我們將通過具體的代碼示例，逐步演示如何編寫CUDA程序，從簡單的嚮量加法到復雜的並行算法。您將瞭解到CUDA提供的各種API，以及如何利用它們來控製GPU的計算過程。 除瞭CUDA，我們還將觸及其他重要的並行編程模型。例如，OpenMP（Open Multi-Processing），它是一種用於共享內存多處理器係統的指令集，可以在CPU上方便地實現並行化，是CPU並行編程的常用選擇。您將瞭解OpenMP的編譯指示（Pragmas）如何幫助您輕鬆地並行化循環和代碼段。 對於跨節點、大規模分布式並行計算，我們將介紹 MPI（Message Passing Interface）。MPI是一種用於分布式內存係統的通信協議標準，廣泛應用於HPC領域。您將學習到MPI的基本通信原語，如點對點通信（Send/Receive）和集閤通信（Broadcast, Reduce, All-reduce等），並瞭解如何使用MPI來構建分布式的並行應用程序。 此外，本書還將引導您瞭解一些高級的並行編程技術和工具。例如，並行數據結構的設計，如何有效地在並行環境中管理和訪問數據；並行性能分析工具，如何利用這些工具來定位程序的性能瓶頸；以及一些領域特定的並行計算庫，如BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）和FFT（Fast Fourier Transform）的並行實現，它們可以極大地簡化您的開發工作。 第四篇：前沿的探索——人工智能、科學計算與未來展望 並行計算不僅僅是提升傳統計算性能的工具，更是驅動前沿科技發展的核心動力。在本篇的最後，我們將目光投嚮並行計算在當今最熱門的領域中的應用，並對未來進行展望。 您將瞭解到，人工智能（AI），尤其是深度學習（Deep Learning）的飛速發展，在很大程度上歸功於GPU強大的並行計算能力。我們將探討深度學習模型（如神經網絡）中的計算特點，以及GPU如何通過並行處理，在訓練和推理過程中提供指數級的加速。您將瞭解TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架是如何在底層利用CUDA等技術來高效運行的。 在科學計算領域，並行計算更是不可或缺。從氣候建模、流體動力學仿真，到粒子物理、天體物理研究，復雜的科學問題往往需要巨大的計算資源。我們將展示並行計算如何加速這些大規模科學模擬，以及如何利用並行算法來解決以前無法想象的科學難題。 最後，我們將對並行計算的未來發展趨勢進行展望。您將瞭解到異構計算、新型處理器架構（如FPGA、ASIC）、以及更高級的並行編程模型和自動化工具的發展方嚮。我們將探討如何進一步優化能量效率，如何解決日益增長的通信瓶頸，以及如何在復雜的多體係統中實現更高效的並行。 本書的價值所在： 本書係旨在為所有對高性能計算、並行編程感興趣的讀者提供一條清晰的學習路徑。無論您是初涉此領域的學生，還是有一定編程經驗的開發者，亦或是希望深入理解底層原理的研究者，都能從中獲益。 係統性： 從硬件到軟件，從理論到實踐，構建瞭一個完整的知識體係。 深度性： 深入剖析關鍵概念和技術細節，而非停留在錶麵。 實踐性： 提供豐富的代碼示例和實際案例，幫助讀者動手實踐。 前瞻性： 關注行業前沿動態，為讀者指明未來發展方嚮。 通過閱讀本書，您將能夠： 深刻理解現代計算架構的並行特性。 掌握設計和實現高效並行算法的關鍵技術。 熟練運用主流的並行編程模型和工具。 為解決復雜計算問題打下堅實的基礎。 在人工智能、科學計算等前沿領域具備強大的計算能力。 讓我們一起踏上這場激動人心的數字計算革命之旅，解鎖計算的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在學術界摸爬滾打多年的科研狗，我深知高效計算在解決復雜問題中的關鍵作用。近些年，GPU憑藉其強大的並行處理能力，在科學計算領域大放異彩。我一直在尋找一本能夠係統梳理CUDA編程精髓的書籍，直到我發現瞭這套《包郵CUDA高性能並行計算+CUDA並行程序設計:GPU編程指南》。這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期。它不僅詳細介紹瞭CUDA的硬件和軟件架構，還對並行算法的設計和優化進行瞭深入的探討。作者並沒有止步於基本的API介紹，而是著重講解瞭如何充分利用GPU的特性來提升計算效率，例如綫程束調度、共享內存的使用、內存訪問優化等等。書中提齣的許多優化策略，比如數據並行、任務並行、流水綫並行等，都非常有實踐價值。我特彆喜歡書中的一些案例分析，它們展示瞭如何將CUDA技術應用於實際的科學計算問題，比如物理模擬、圖像處理、機器學習等。這些案例不僅讓我看到瞭CUDA的強大之處，也為我自己的研究項目提供瞭寶貴的思路。這本書絕對是GPU計算領域的一部力作，值得每一個嚴肅的科學計算從業者擁有。

評分☆☆☆☆☆

這套書的價值遠不止於“包郵”二字所暗示的性價比。作為一名在高性能計算領域摸索多年的開發者，我深知掌握GPU編程對於提升算法效率的重要性。這套書恰恰提供瞭最全麵、最係統的解決方案。它不僅僅是簡單地羅列CUDA的API函數，而是深入剖析瞭CUDA編程背後的原理，包括GPU的架構、內存層次結構、指令集等。作者在書中詳細講解瞭如何根據不同的計算任務，設計齣最高效的並行算法，並且給齣瞭非常實用的優化技巧，比如如何減少綫程同步開銷，如何優化全局內存和共享內存的訪問模式，如何利用寄存器提升性能等。我特彆欣賞書中關於“性能調優”部分的講解，它提供瞭多種分析工具和方法，幫助開發者診斷代碼中的性能瓶頸，並給齣具體的改進建議。這些內容對於希望將GPU性能發揮到極緻的開發者來說，無疑是無價之寶。此外，書中還涵蓋瞭CUDA生態係統中的其他重要組件，比如cuFFT、cuBLAS等庫的使用，讓我能夠更方便地利用現有工具來加速計算。總而言之，這套書是一本能夠幫助開發者實現從“會寫CUDA代碼”到“寫齣高性能CUDA代碼”的跨越式提升的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是GPU計算領域的一盞明燈！我一直對並行計算和CUDA編程充滿好奇，但苦於入門資料碎片化，難以係統地掌握。收到這套書後，我迫不及待地翻閱起來，驚喜地發現它不僅僅是一本簡單的教程，更像是一位經驗豐富的老師，循序漸進地引導我進入CUDA的世界。從最基礎的硬件架構原理，到並行計算的基本概念，再到CUDA C/C++的語法和API，作者都講解得非常透徹。書中大量的代碼示例更是點睛之筆，我跟著代碼一步步實踐，很快就理解瞭許多抽象的概念。特彆是關於內存模型、綫程模型和同步機製的講解，讓我豁然開朗，解決瞭之前睏擾我的很多難題。書中的內容涵蓋瞭從入門到進階的各個層麵，即使是對GPU編程一無所知的新手，也能在這套書中找到清晰的學習路徑。對於已經有一定基礎的開發者來說，書中深入的優化技巧和高級應用，也能帶來不少啓發。總而言之，這套書是我在GPU計算學習道路上遇到的最棒的啓濛和指導，強烈推薦給所有對高性能並行計算感興趣的朋友。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和深度學習充滿熱情的學生，我瞭解到GPU在這些領域的應用至關重要。因此，我一直在尋找一本能夠幫助我理解CUDA編程的書籍。這套《包郵CUDA高性能並行計算+CUDA並行程序設計:GPU編程指南》完全超齣瞭我的期待。作者的講解方式非常適閤初學者，將原本復雜的GPU架構和並行計算概念，用非常形象的比喻和清晰的邏輯展現齣來。我從書中學習到瞭如何將數學模型轉化為並行算法，如何利用CUDA綫程模型來處理大規模數據，以及如何通過優化內存訪問來提升計算速度。書中的代碼示例非常豐富，而且都經過瞭實際驗證，我跟著書中的步驟，很快就能夠編寫齣自己的CUDA程序，並在GPU上運行。我尤其對書中關於“並行算法設計模式”的講解印象深刻，這幫助我建立瞭一個通用的框架來解決不同的並行計算問題。此外，書中還提到瞭如何利用CUDA進行一些高級應用，比如多GPU編程和異構計算，這為我未來的學習方嚮提供瞭指引。這套書不僅幫助我掌握瞭CUDA編程的基本技能，更重要的是，它激發瞭我對GPU計算的濃厚興趣，讓我對未來在AI領域的研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一直以為CUDA編程會非常高深莫測，可能需要很強的計算機底層知識纔能掌握。但當我拿到這套《包郵CUDA高性能並行計算+CUDA並行程序設計:GPU編程指南》後，我的看法完全改變瞭。作者的寫作風格非常親切，就像是一位循循善誘的老師，把復雜的概念拆解得非常易於理解。書中從最基礎的“為什麼需要CUDA”講起，慢慢引導讀者進入“如何使用CUDA”。大量的圖示和流程圖幫助我清晰地認識瞭GPU的並行工作方式，以及綫程、塊、網格這些核心概念。書中的代碼示例更是寫得非常規範和易懂，我可以直接復製粘貼運行，然後通過調試來加深理解。最讓我驚喜的是，這本書並沒有迴避一些新手可能會遇到的難點，比如同步問題、死鎖等，而是用非常生動的方式解釋瞭這些問題的原因和解決方法。而且，書中的內容並不是一成不變的理論，而是結閤瞭大量的實際應用場景，讓我能夠更直觀地感受到CUDA編程的魅力。對於像我這樣，想要進入GPU編程領域，但又擔心門檻太高的人來說，這套書絕對是絕佳的選擇。它讓我對CUDA編程的信心倍增，也激發瞭我進一步深入學習的熱情。