基於CUDA的並行程序設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧娟，周崢，曾鞦梅 等 著

圖書標籤:

• CUDA
• 並行計算
• GPU編程
• 高性能計算
• 並行程序設計
• 異構計算
• NVIDIA
• 圖形處理器
• 計算物理
• 科學計算

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030405319

版次：1

商品編碼：11470665

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：276

正文語種：中文

內容簡介

　　《基於CUDA的並行程序設計》介紹瞭並行計算和圖形處理器（GPU）係統結構；基於GPU並行計算的GUDA語言；CUDA的編程優化技巧；GPU存儲器結構；並就生物圖像分析、醫學圖像三維重建、遙感圖像校正和信息提取等三個領域具體討論瞭利用GPU實現其並行計算的實施方案和編程技巧。書中對利用GPU編程和使用方法注意事項做瞭詳實介紹。
　　《基於CUDA的並行程序設計》可以作為CUDA學習入門和編程的參考書，主要麵嚮高校計算機專業的教師、研究生生和科研研究機構的科技工作者，以及利用GPU加速的科研人員。

作者簡介

　　劉金碩，博士，武漢大學副教授，荷蘭皇傢科學院訪問學者，韓國建國大學訪問學者，畢業於荷蘭萊頓大學。主要研究方嚮：數字圖像分析、模式識彆、高性能計算。主持或參與多項科研項目，是武漢大學NVIDIA全球教學中心和全球研發中心的學術帶頭人。

目錄

前言
第1章 並行計算概述
1.1 並行計算簡介
1.2 並行處理的計算機體係結構
1.2.1 並行計算機分類
1.2.2 並行計算機的物理結構模型
1.3 並行算法的設計方法
1.3.1 並行算法的相關概念
1.3.2 設計並行算法應注意的問題
1.3.3 並行算法的通用設計方法
1.4 基於各種並行處理體係結構的算法對比
1.4.1 SIMD算法
1.4.2 MIMD算法
1.4.3 MIMD進程通信和死鎖
1.4.4 MIMD任務調度
1.5 小結
參考文獻

第2章 GPU概述
2.1 GPU的發展
2.2 GPU的體係結構
2.2.1 NVIDIA公司的GPU體係結構
2.2.2 AMD公司的GPU體係結構
2.3 多核CPU和GPU的協同工作原理
2.4 GPU並行與分布式對比
2.5 采用多核CPU和GPU的異構集群
2.6 小結
參考文獻

第3章 CUDA編程基礎
3.1 CUDA簡介
3.2 CUDA並行新思維
3.3 CUDA的安裝及配置
3.3.1 CUDA在Mac OS X中的配置
3.3.2 CUDA在Linux中的配置
3.3.3 CUDA在Windows中的配置
……

第4章 GPU存儲器使用技巧
第5章 CUDA編程優化
第6章 基於C++的遙感影像處理的CUDA優化
第7章 基於OpenGL的體繪製技術實現剪切波數據三維可視化的CUDA優化
第8章 基於MATLAB的生物細胞圖像病理診斷的CUDA優化
第9章 基於CUDA的核外計算集群中間件
附錄A 數學函數
附錄B 原子函數

精彩書摘

　　MapReduce是Google開發的C++編程工具，用於大規模數據集（大於lTB）的並行運算。由於計算分布在成百上韆的機器上，盡管輸入的是海量數據，計算還是可以在一個閤理的時間內結束。分割分配輸入數據，在機器群中調度執行並行計算、處理錯誤、負載平衡是MapReduce的代碼的重點。MapReduce最初是Google公司為瞭處理不斷增長的文檔和Web需求日誌而設計的並行編程模型。同時它還可以進行很多衍生計算，例如，倒排索引、Web文檔的圖結構錶示、每個主機的頁數匯總和指定日的最頻繁查尋等。
　　Map：將每對輸入數據的邏輯記錄計算轉為一組中間鍵／值對集閤。MapReduce庫將相同中間鍵的中間值集閤在一起，傳遞給Reduce函數。
　　Reduce：閤並所有具有相同的中間鍵的中間值。例如，Reduce函數接受一個中間鍵，和具有這個鍵的一組值。將這組值閤並形成一個可能更小的值集閤。
　　MapReduce的執行過程如圖1.16所示，具體如下。
　　（1）用戶程序中的MapReduce庫首先將輸入文件分割成M塊（由用戶通過參數控製，一般每份16～64MB），然後集群中的機器擁有程序的多個備份。
　　（2）程序的一個備份是特殊的——主機（master），其他是由主機分配工作的從機（worker）。一共有M個Map任務，JR個Reduce任務需要分配。主機選取空閑從機並且給它們一個Map或者Reduce任務。
　　……

前言/序言

深度解析：並行計算的基石與現代編程範式 在信息爆炸與計算需求幾何級增長的今天，如何高效地處理海量數據、加速復雜模擬、突破傳統計算瓶頸，已成為科學研究、工程應用乃至商業決策的核心挑戰。單核處理器的性能提升早已步入瓶頸，而並行計算，特彆是利用圖形處理器（GPU）的強大並行處理能力，已成為解決這些挑戰的關鍵。本書旨在為讀者提供一個深入、係統且極具實踐性的並行程序設計指南，尤其側重於現代計算架構的強大潛力。 我們所處的時代，數據量呈指數級增長，從基因測序的龐大數據集，到氣候模型的復雜模擬，再到深度學習的神經網絡訓練，無一不依賴於強大的計算能力。傳統的串行計算模式已難以滿足需求，而並行計算則應運而生，它將一個大型任務分解為多個可以同時執行的子任務，通過多處理器協同工作，大幅縮短瞭計算時間。GPU，作為一種最初為圖形渲染而設計的硬件，憑藉其大規模並行處理單元的特性，逐漸成為通用計算領域一顆冉冉升起的新星。本書正是圍繞著這一核心，為讀者構建一個堅實的理論基礎和豐富的實踐經驗。 本書將從並行計算的基本概念齣發，循序漸進地引導讀者理解並行性的本質，以及為何GPU能夠成為卓越的並行計算平颱。我們將深入探討多綫程、多進程等傳統的並行模型，並著重分析其在現代多核CPU環境下的應用局限性。隨後，我們將隆重介紹GPU的架構特點——海量的ALU（算術邏輯單元）、SIMD（單指令多數據）執行模式以及其獨特的內存層級結構。理解這些底層硬件特性，對於編寫高效的GPU程序至關重要。我們將詳細解析GPU如何通過其龐大的綫程數量來並行處理大量數據，以及SIMD執行如何大幅提升數據處理的吞吐量。 在理論鋪墊之後，本書將全麵展開並行程序設計的實踐篇章。我們將聚焦於一種廣泛應用於GPU通用計算的編程模型，深入解析其核心概念，包括核函數（Kernel）、綫程塊（Thread Block）、綫程（Thread）、網格（Grid）以及共享內存（Shared Memory）和全局內存（Global Memory）等。讀者將學習如何將串行代碼重寫為能夠運行在GPU上的並行核函數，如何有效地組織和調度綫程，以最大化GPU的計算利用率。我們還將詳細講解不同類型內存之間的性能差異，以及如何巧妙地利用共享內存來減少對慢速全局內存的訪問，從而實現性能的飛躍。 本書的一個重要特色在於，它不僅僅停留在理論層麵，更強調實際應用中的優化策略。我們將帶領讀者學習如何進行性能分析，識彆程序中的性能瓶頸，並提供一係列行之有效的優化技術。這包括但不限於：綫程束（Warp）調度、內存訪問模式優化（例如，閤並訪問）、利用寄存器、數據類型選擇、以及如何避免分支發散（Branch Divergence）等。每一個優化點都將配以具體的代碼示例和詳細的解釋，幫助讀者理解優化背後的原理，並能舉一反三地應用於自己的實際項目中。 除瞭基礎的編程模型和優化技巧，本書還將觸及一些更高級的並行編程主題。例如，我們將探討如何處理並行程序中的同步與通信問題，包括使用原子操作（Atomic Operations）、同步元語（Synchronization Primitives）等，以確保數據的一緻性和程序的正確性。此外，對於需要處理大規模數據且計算模式相對固定的應用，我們還會介紹一些高級的並行算法設計思想，例如規約（Reduction）、掃描（Scan）等，並展示如何將其高效地實現在GPU上。 為瞭幫助讀者更好地掌握並行程序設計的精髓，本書將貫穿大量的實際案例。這些案例涵蓋瞭多個領域，例如： 科學計算與模擬： 粒子模擬、流體動力學模擬、分子動力學計算等，這些領域往往涉及大量的並行計算任務，GPU的優勢得以充分發揮。 數據分析與機器學習： 大規模矩陣運算、嚮量化操作、以及深度學習模型的訓練，GPU在這些應用中已成為不可或缺的加速器。 圖像與信號處理： 圖像濾波、傅裏葉變換、捲積運算等，這些計算任務天然適閤並行化處理。 組閤計算： 例如，密碼學中的暴力破解、搜索算法等，也可通過並行計算來加速。 每一個案例都將從問題的描述、串行實現的分析、到並行化設計思路的推導，再到具體的GPU代碼實現和性能評估，提供一個完整的解決方案。讀者可以通過這些案例，學習如何將並行計算的思想融入到不同類型的問題求解中。 本書還關注並行程序的可移植性和可維護性。雖然我們將重點介紹一種主流的並行編程模型，但也會適當地提及其他相關的並行計算框架和技術，幫助讀者建立更廣闊的視野。同時，我們強調編寫清晰、模塊化且易於理解的並行代碼的重要性，這對於團隊協作和長期維護至關重要。 總而言之，本書的目標是成為您探索和掌握並行程序設計的權威指南。無論您是希望加速現有應用的計算性能，還是希望開發全新的並行計算解決方案，本書都將為您提供所需的知識、技能和實踐經驗。通過本書的學習，您將能夠充分利用現代計算架構的強大並行能力，解決更復雜的問題，並在快速發展的技術浪潮中保持領先。我們相信，掌握並行程序設計，就是掌握未來計算的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

在深入研究一個項目時，我遇到瞭性能瓶頸，傳統的CPU計算已經無法滿足需求，這迫使我開始關注並行計算技術。在選擇學習資源時，我看到這本書的標題，直覺告訴我它可能就是我一直在尋找的答案。我非常看重書籍的理論深度和實踐指導之間的平衡。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，而是能將復雜的概念以易於理解的方式呈現，並提供能夠立即應用到實際項目中的代碼示例。我猜想書中會從CUDA的基本原理講起，然後逐步深入到更復雜的並行編程模式。例如，如何設計有效的並行數據結構，如何處理綫程之間的通信和同步，以及如何利用CUDA的流（streams）來重疊計算和數據傳輸，以最大化GPU的利用率。我還特彆希望書中能夠包含一些在實際應用場景中的案例分析，比如在圖像處理、科學模擬或者機器學習領域，如何利用CUDA來加速這些計算任務。瞭解這些真實世界的應用，能幫助我更好地理解CUDA的強大之處，並激發我將這些技術應用到我自己的項目中。這本書的齣現，對我來說，就像是在黑暗中找到瞭一盞明燈，指引我走嚮更高效的計算之路。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對高性能計算一直抱有濃厚興趣的開發者，我一直在尋找能夠幫助我理解和掌握GPU並行編程的優質資源。這本書的標題“基於CUDA的並行程序設計”正中我的下懷。我期待書中能夠詳細闡述CUDA編程模型，包括它的綫程塊（thread block）、綫程（thread）、網格（grid）等概念，以及它們是如何協同工作的。更重要的是，我希望它能深入講解CUDA的內存模型，特彆是全局內存、共享內存、常量內存和紋理內存的區彆與優化使用方法。我深知，內存訪問是影響CUDA程序性能的關鍵因素之一，因此，對這部分內容的深入講解我尤為期待。此外，書中是否會介紹CUDA提供的各種並行算法庫，比如cuBLAS、cuFFT、cuDNN等，並展示如何利用它們來簡化開發和提高效率？這些庫在眾多科學計算和深度學習應用中扮演著至關重要的角色。如果書中能夠提供一些關於如何選擇和使用這些庫的指導，那將是極大的福音。我期望這本書能夠讓我從入門到精通，掌握CUDA並行程序設計的核心技術，並能獨立開發齣高性能的CUDA應用程序。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，那種科技藍與銀灰色的搭配，簡潔而又不失專業感，仿佛直接預示著書中蘊含的強大計算能量。我之所以選擇這本書，很大程度上是被其“基於CUDA的並行程序設計”這一直觀的名稱所吸引。在當今這個數據爆炸的時代，傳統串行程序的處理能力早已捉襟見肘，尤其是涉及大規模科學計算、圖像處理、機器學習等領域，對計算效率的極緻追求已成為必然。CUDA作為NVIDIA推齣的通用並行計算架構，無疑是實現這一目標的關鍵技術之一。我一直對如何充分利用GPU的強大並行計算能力感到好奇，並希望能夠掌握一套係統的方法論來解決實際問題。這本書的標題直接點明瞭主題，讓我對其內容充滿瞭期待。我設想書中會詳細介紹CUDA的底層架構，從綫程模型、內存層次結構到並行編程範式，都會有深入的剖析。同時，我也期望它能提供豐富的實踐案例，通過真實的編程場景來講解如何將理論知識轉化為高效的並行代碼。例如，如何有效地進行數據並行、任務並行，如何優化內存訪問模式，以及如何處理綫程同步等問題，這些都是我迫切想要學習和掌握的技能。我對這本書寄予厚望，希望它能成為我進入並行計算領域的一塊敲門磚，並為我後續更深入的研究和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我對於能夠充分發揮硬件潛能的技術總是充滿好奇，而GPU的並行計算能力無疑是當前計算領域最令人興奮的方嚮之一。這本書的標題直接切入瞭我的興趣點，讓我覺得它是一本值得深入研讀的指南。我設想書中不會僅僅停留在API的羅列，而是會深入探討並行計算的理論基礎和設計哲學。例如，書中是否會講解不同類型的並行性，以及如何根據問題的特點選擇最適閤的並行化策略？對於一些復雜的並行問題，例如數據依賴性強、同步開銷大的情況，書中是否會提供一些行之有效的解決方案和設計模式？我特彆關注書中對於並行程序正確性和可靠性的討論。在並行編程中，race condition、deadlock等問題常常令人頭疼，我希望這本書能夠提供一些方法來預防和調試這些問題。此外，書中關於性能分析和優化的部分，我也寄予厚望。我希望它能提供一些實用的工具和技術，幫助我識彆程序的瓶頸，並指導我如何通過代碼優化來提升程序的執行效率。總而言之，我期待這本書能夠為我打開一扇通往高性能並行計算世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

我曾聽說過一些關於GPU並行計算的零散知識，但一直缺乏一個係統性的學習途徑。在瀏覽書店時，這本書的獨特之處在於它不僅僅停留在概念的介紹，而是強調“程序設計”這個實踐性的環節。這讓我覺得它非常適閤像我這樣希望將理論付諸實踐的讀者。我推測書中會涵蓋從基礎的CUDA C/C++語法，到更高級的並行算法設計。比如，可能會有關於如何將經典的串行算法改寫成並行版本，以及如何利用CUDA提供的各種API來實現高效的計算。我特彆關心的是書中對於性能優化的講解。並行程序設計的最大挑戰之一就是性能瓶頸的定位和解決，書中是否會提供一些實用的工具和技巧來幫助讀者診斷性能問題，並給齣具體的優化建議？例如，對於內存帶寬的限製，如何通過共享內存、常量內存等機製來緩解？對於計算密集型任務，如何有效地將計算任務分配到更多的CUDA核心上？我希望書中能夠提供一些具體的代碼示例，能夠清晰地展示優化前後的性能對比，從而讓我更直觀地理解優化策略的重要性。此外，書中對於並行程序調試的探討也同樣令我期待，畢竟並行程序的調試往往比串行程序更加復雜和棘手。

評分☆☆☆☆☆

這本書寄過來的時候外麵都沒有封膜，看起來有些low。最近學習gpu編程，希望這本書能用的上。

評分☆☆☆☆☆

不錯，書是正版，這就足夠瞭

評分☆☆☆☆☆

還沒怎麼用，應該不錯吧。

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

東拉西扯，拼湊的痕跡很明顯

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，在京東上買書就圖個便宜和快

評分☆☆☆☆☆

垃圾書，沒一點作用，那麼貴

評分☆☆☆☆☆

印刷的很一般，比盜版強點，沒強多少

評分☆☆☆☆☆

很好的入門、查閱手冊