GPU編程與優化 大眾高性能計算 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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方民權，張衛民，方建濱，周海芳，高暢 著

圖書標籤:

• GPU編程
• CUDA
• OpenCL
• 並行計算
• 高性能計算
• 優化
• 計算機體係結構
• 圖形處理
• 深度學習
• 科學計算

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302446422

版次：1

商品編碼：12039484

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：416

字數：660000

正文語種：中文

編輯推薦

　　係統全麵的GPU知識體係
　　實踐引導的有效優化方法
　　切中要害的性能影響因素
　　通俗翔實的異構協同並行
　　循序漸進的優化實例解析
　　精煉真實的GPU性能測評

內容簡介

　　本書第一篇係統地介紹GPU編程的相關知識，幫助讀者快速入門，並構建GPU知識體係；第二篇和第三篇給齣大量實例，對每個實例進行循序漸進的並行和優化實踐，為讀者提供GPU編程和優化參考；第四篇總結影響GPU性能的關鍵要素（執行核心和存儲體係），量化測評GPU的核心性能參數，給齣CPU/GPU異構係統上覆蓋完全的各種混閤並行模式及其實踐，幫助讀者真正透徹理解GPU。
　　本書適閤作為計算機及相關專業的教材，也可作為GPU程序開發人員和科研人員的參考書。本書封麵貼有清華大學齣版社防僞標簽，無標簽者不得銷售。

作者簡介

　　方民權，國防科學技術大學計算機科學與技術專業博士，研究方嚮是高性能計算、異構計算，涉及領域包括遙感圖像處理、計算微電子學、聲呐信號處理和地震模擬等。張衛民博士，研究員，博士生導師，任國防科學技術大學海洋科學與工程研究院總工程師、湖南省氣象協會副理事長、湖南省計算數學協會理事，研究方嚮是數值天氣預報、海洋環境數值模擬、衛星資料、並行算法，科研成果獲部委級一等奬7項、二等奬8項、三等奬1項，齣版著作5部，發錶論文80餘篇。

內頁插圖

目錄

第一篇理論篇
第1章高性能計算概述3
1.1高性能計算概念辨析3
1.1.1並行計算、高性能計算和超級計算3
1.1.2超級計算機與超級計算中心4
1.2計算科學5
1.3高性能計算發展史5
1.4高性能計算簡介6
1.5嚮量機與陣列機8
1.6本章小結9
第2章GPU概述10
2.1GPU是什麼10
2.2協處理器10
2.3GPU與顯卡的關係11
2.4GPU/顯卡購買注意事項11
2.5為什麼要學GPU編程12
2.6GPU與CPU辨析13
2.7GPU發展簡史14
2.8GPU編程方法14
2.9CPU/GPU異構係統16
第3章GPU硬件架構17
3.1GPU架構17
3.1.1Tesla架構18
3.1.2Fermi架構20
3.1.3Kepler架構21
3.1.4Maxwell架構23
3.1.5Pascal架構243.2Kernel的硬件映射28
3.3GPU存儲體係29
3.4GPU計算能力30
GPU編程與優化——大眾高性能計算目錄第4章GPU軟件體係33
4.1GPU軟件生態係統33
4.2CUDA Toolkit34
4.2.1NVCC編譯器34
4.2.2cuobjdump35
4.3CUDA環境安裝36
4.3.1Windows 7安裝CUDA 4.236
4.3.2Linux下安裝CUDA38
第5章CUDA C編程41
5.1CUDA編程模型41
5.2CUDA編程七步麯42
5.3驅動API與運行時API42
5.4CUDA運行時函數43
5.4.1設備管理函數43
5.4.2存儲管理函數45
5.4.3數據傳輸函數48
5.4.4綫程管理函數51
5.4.5流管理函數52
5.4.6事件管理函數52
5.4.7紋理管理函數53
5.4.8執行控製函數55
5.4.9錯誤處理函數55
5.4.10圖形學互操作函數57
5.4.11OpenGL互操作函數58
5.4.12Direct3D互操作函數59
5.5CUDA C語言擴展60
5.6grid�瞓lock�瞭hread三維模型61
第二篇入門篇
第6章嚮量加法67
6.1嚮量加法及其串行代碼67
6.2單block單thread嚮量加68
6.3單block多thread嚮量加68
6.4多block多thread嚮量加69
6.5CUBLAS庫嚮量加法70
6.6實驗結果分析與結論71
6.6.1本書實驗平颱71
6.6.2實驗結果71
6.6.3結論71
6.7知識點總結72
6.8擴展練習75
第7章歸約: 嚮量內積76
7.1嚮量內積及其串行代碼76
7.2單block分散歸約嚮量內積77
7.3單block低綫程歸約嚮量內積78
7.4多block嚮量內積(CPU二次歸約)79
7.5多block嚮量內積(GPU二次歸約)81
7.6基於原子操作的多block嚮量內積81
7.7計數法實現多block嚮量內積84
7.8CUBLAS庫嚮量內積85
7.9實驗結果與結論86
7.9.1實驗結果86
7.9.2結論86
7.10歸約的深入優化探討87
7.10.1block數量和thread數量對歸約性能的影響87
7.10.2算術運算優化88
7.10.3減少同步開銷89
7.10.4循環展開90
7.10.5總結91
7.11知識點總結91
7.12擴展練習94
第8章矩陣乘法95
8.1矩陣乘法及其3種串行代碼95
8.1.1一般矩陣乘法95
8.1.2循環交換矩陣乘法97
8.1.3轉置矩陣乘法98
8.1.4實驗結果與最優串行矩陣乘99
8.2grid綫程循環矩陣乘法100
8.3block綫程循環矩陣乘法101
8.4行共享存儲矩陣乘法101
8.5棋盤陣列矩陣乘法103
8.6判斷移除105
8.7CUBLAS矩陣乘法106
8.8實驗結果分析與結論108
8.8.1矩陣乘精度分析108
8.8.2實驗結果分析110
8.8.3浮點運算能力分析111
8.9行共享存儲矩陣乘法改進111
8.10知識點總結113
8.11擴展練習115
第9章矩陣轉置116
9.1矩陣轉置及其串行代碼116
9.21D矩陣轉置117
9.32D矩陣轉置118
9.4共享存儲2D矩陣轉置119
9.5共享存儲2D矩陣轉置diagonal優化120
9.6實驗結果分析與結論121
9.7共享存儲2D矩陣轉置的深入優化122
9.8知識點總結124
9.9擴展練習125
第三篇提高篇
第10章捲積129
10.1捲積及其串行實現129
10.1.1一維捲積129
10.1.2二維捲積131
10.2GPU上1D捲積134
10.3M常量1D捲積135
10.4M共享1D捲積136
10.5N共享1D捲積137
10.6實驗結果分析139
10.6.1擴展法1D捲積實驗結果分析139
10.6.2判斷法與擴展法1D捲積對比140
10.6.3加速比分析141
10.6.4綫程維度對性能的影響141
10.72D捲積的GPU移植與優化142
10.7.1GPU上2D捲積142
10.7.2M常量2D捲積143
10.7.3M常量N共享2D捲積143
10.7.42D捲積實驗結果分析145
10.8知識點總結145
10.9擴展練習147
第11章曼德博羅特集148
11.1曼德博羅特集及其串行實現148
11.2曼德博羅特集的GPU映射150
11.3一些優化嘗試及效果152
11.3.1訪存連續152
11.3.2uchar4訪存閤並153
11.3.34種零拷貝153
11.3.4總結分析155
11.4計算通信重疊優化156
11.5突破kernel執行時間限製159
11.6知識點總結160
11.7擴展練習162
第12章掃描: 前綴求和163
12.1前綴求和及其串行代碼163
12.2Kogge�睸tone並行前綴和164
12.2.1直接Kogge�睸tone分段前綴和164
12.2.2交錯Kogge�睸tone分段前綴和165
12.2.3完整Kogge�睸tone前綴和166
12.3Brent�睰ung並行前綴和168
12.3.1Brent�睰ung分段前綴和169
12.3.2兩倍數據的Brent�睰ung分段前綴和170
12.3.3避免bank conflict的兩倍數據Brent�睰ung分段前綴和171
12.3.4完整Brent�睰ung前綴和173
12.4warp分段的Kogge�睸tone前綴求和174
12.5實驗結果分析與結論177
12.6知識點總結179
12.7擴展練習180第13章排序181
13.1串行排序及其性能181
13.1.1選擇排序181
13.1.2冒泡排序182
13.1.3快速排序182
13.1.4基數排序183
13.1.5雙調排序網絡185
13.1.6閤並排序186
13.1.7串行排序性能對比187
13.2基數排序188
13.2.1基數排序概述188
13.2.2單block基數排序189
13.2.3基於thrust庫的基數排序196
13.3雙調排序網絡197
13.3.1雙調排序網絡概述197
13.3.2單block雙調排序網絡199
13.3.3多block雙調排序網絡202
13.4快速排序206
13.5閤並排序207
13.6實驗結果分析與結論208
13.7知識點總結209
13.8擴展練習210
第14章幾種簡單圖像處理211
14.1圖像直方圖統計211
14.1.1串行直方圖統計211
14.1.2並行直方圖統計211
14.1.3實驗結果與分析212
14.2中值濾波213
14.2.1串行中值濾波214
14.2.21D並行中值濾波215
14.2.3共享1D中值濾波216
14.2.4雙重共享1D中值濾波218
14.2.52D並行中值濾波221
14.2.6共享2D中值濾波222
14.2.7共享2D中值濾波的改進227
14.2.8實驗結果與分析229
14.3均值濾波231
14.3.1串行均值濾波231
14.3.2並行均值濾波232
14.3.3實驗結果與分析233
第四篇核心篇
第15章GPU執行核心237
15.1概述237
15.2算術運算支持238
15.2.1整數運算238
15.2.2浮點運算239
15.3算術運算性能240
15.4分支處理242
15.5同步與測時246
15.5.1同步246
15.5.2測時247
15.6數學函數247
15.7warp與block原語249
15.7.1warp原語249
15.7.2block原語250
15.8kernel啓動、綫程切換和循環處理251
第16章GPU存儲體係254
16.1概述254
16.2寄存器259
16.3局部存儲261
16.4共享存儲器264
16.4.1共享存儲使用264
16.4.2bank conflict265
16.4.3volatile關鍵字266
16.4.4共享存儲原子操作267
16.5常量存儲268
16.6全局存儲269
16.6.1全局存儲的使用269
16.6.2全局存儲的閤並訪問271
16.6.3利用紋理緩存通道訪問全局存儲271
16.7紋理存儲273
16.7.1CUDA數組273
16.7.2紋理存儲的操作和限製274
16.7.3讀取模式、紋理坐標、濾波模式和尋址模式276
16.7.4錶麵存儲278
16.8主機端內存281
16.9零拷貝操作283
第17章GPU關鍵性能測評284
17.1GPU性能測評概述284
17.2GPU參數獲取286
17.2.1GPU選擇286
17.2.2詳細設備參數獲取287
17.3精確測時方法匯總288
17.3.1clock測時289
17.3.2gettimeofday測時289
17.3.3CUDA事件測時289
17.3.4cutil庫函數測時290
17.4GPU預熱與啓動開銷290
17.5GPU浮點運算能力291
17.6GPU訪存帶寬293
17.7GPU通信帶寬295
17.8NVIDIA Visual Profiler296
17.9程序性能對比約定298
第18章CPUs和GPUs協同299
18.1協同優化基點299
18.1.1CPU並行矩陣乘基點299
18.1.2GPU並行矩陣乘基點300
18.2CPU/GPU協同300
18.3多GPU協同305
18.3.1CUDA版本306
18.3.2OpenMP+CUDA308
18.3.3MPI+CUDA311
18.4CPUs/GPUs協同314
18.4.1CUDA版本314
18.4.2OpenMP+CUDA319
18.4.3MPI+OpenMP+CUDA324
18.5本章小結329
附錄
附錄A判斷法1D捲積代碼333
附錄A.1判斷法1D捲積basic版333
附錄A.2判斷法1D捲積constant版334
附錄A.3判斷法1D捲積shared版336
附錄A.4判斷法1D捲積cache版337
附錄B曼德博羅特集的係列優化代碼340
附錄B.1完整版串行C代碼340
附錄B.2cuda_1_0343
附錄B.3cuda_0_2345
附錄B.4cuda_zerocopy346
附錄B.5cuda_1_0_zerocopy348
附錄B.6cuda_0_0_zerocopy349
附錄B.7cuda_0_2_zerocopy351
附錄B.8cuda_2352
附錄B.9cuda_1_2354
附錄C幾種圖像處理完整源碼357
附錄C.1BMP圖像讀寫頭文件357
附錄C.2圖像直方圖串行代碼373
附錄C.3串行中值濾波代碼374
附錄C.4並行均值濾波相關代碼376
附錄Dnvprof幫助菜單383
附錄ENVCC幫助菜單388
附錄F幾種排序算法源代碼399
附錄F.1bitonic_sort_block函數399
附錄F.2GPU快速排序完整代碼400
附錄F.3GPU閤並排序完整代碼408
參考文獻417

《深入理解數據結構與算法：從理論到實踐》 內容簡介： 在飛速發展的計算領域，高效的數據組織和精巧的算法是構建高性能、可擴展軟件係統的基石。無論您是初涉編程的學子，還是尋求技術突破的資深工程師，對核心數據結構與算法的深刻理解都將為您打開通往更廣闊技術世界的大門。《深入理解數據結構與算法：從理論到實踐》正是這樣一本旨在為您夯實基礎、激發潛能的力作。 本書並非簡單羅列各種算法的定義與僞代碼，而是力求以清晰易懂的語言、豐富翔實的實例，引導讀者逐步探索數據結構與算法的核心思想、設計原理以及實際應用。我們堅信，理解“為什麼”比僅僅知曉“是什麼”更為重要，因此，本書將著重講解各種數據結構和算法誕生的背景、解決的問題，以及它們是如何在計算機科學的發展曆程中演進和優化的。 核心內容聚焦： 第一部分：數據結構的基礎圖譜 綫性數據結構： 數組與鏈錶： 從最基礎的數組講起，深入剖析其內存存儲模型、訪問效率的權衡，以及在動態內存管理中的挑戰。隨後，我們將詳細介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶、循環鏈錶的結構特點、操作實現（插入、刪除、查找）以及它們與數組在不同場景下的優劣對比。特彆會探討鏈錶在解決動態大小和頻繁插入刪除問題時的優勢，以及其相較於數組的空間和時間復雜度差異。 棧與隊列： 講解棧的“後進先齣”（LIFO）和隊列的“先進先齣”（FIFO）原則，並通過數組和鏈錶等底層實現方式，闡述它們在函數調用棧、錶達式求值、廣度優先搜索等經典問題中的應用。我們將深入分析棧溢齣和隊列滿等潛在問題，並提供相應的解決方案。 哈希錶（散列錶）： 深入解析哈希函數的選擇原則、衝突解決方法（如鏈地址法、開放尋址法），以及哈希錶在實現快速查找、插入和刪除時的強大能力。我們將通過實際案例，例如字典、緩存等，展示哈希錶如何極大地提升數據訪問效率，並討論負載因子、rehash等關鍵概念。 非綫性數據結構： 樹形結構： 二叉樹與二叉搜索樹（BST）： 從二叉樹的基本概念齣發，詳細講解二叉搜索樹的定義、性質以及如何在其中高效地執行插入、刪除和查找操作。我們將探討二叉搜索樹在排序、搜索等方麵的應用，並分析其在最壞情況下的性能退化問題。 平衡二叉搜索樹（AVL樹、紅黑樹）： 針對二叉搜索樹在極端情況下的性能瓶頸，本書將重點介紹AVL樹和紅黑樹等自平衡二叉搜索樹。我們會詳細講解它們的平衡條件、鏇轉操作（左鏇、右鏇）以及插入和刪除過程中如何維護樹的平衡，從而保證對數級的時間復雜度。這些數據結構是數據庫索引、文件係統等高性能應用的核心。 B樹與B+樹： 聚焦於數據庫和文件係統中常用的多路搜索樹。我們將深入剖析B樹和B+樹的結構特點，例如節點度、扇齣等，以及它們如何通過減少磁盤I/O次數來優化大規模數據的檢索效率。B+樹的特點，如索引層與數據層的分離，將在本書中得到詳盡闡述。 堆（Heap）： 講解最大堆和最小堆的概念，及其在優先隊列實現、堆排序中的核心作用。我們將分析堆的插入和刪除操作，以及如何利用堆的性質來高效地求解Top K問題。 圖結構： 圖的基本概念： 介紹圖的定義、術語（頂點、邊、度、連通分量等），以及有嚮圖和無嚮圖的區彆。 圖的錶示方法： 詳細講解鄰接矩陣和鄰接錶兩種錶示方法的優劣，並分析它們在不同圖規模和密度下的適用性。 圖的遍曆算法： 深入講解廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的原理、實現過程及其在查找路徑、判斷連通性等問題中的應用。 最短路徑算法： 重點介紹Dijkstra算法、Bellman-Ford算法，以及Floyd-Warshall算法，分析它們的適用條件、時間復雜度，並輔以具體案例講解如何在實際問題中應用它們。 最小生成樹算法： 詳細闡述Prim算法和Kruskal算法，解釋它們如何找到連通圖中權值之和最小的邊集，以及在網絡設計、連通性優化等場景下的應用。 第二部分：算法設計與分析的智慧 算法基礎： 算法復雜度分析： 引入時間復雜度和空間復雜度的概念，並詳細講解大O錶示法、大Ω錶示法、大Θ錶示法。通過分析各種數據結構和算法的操作，讓讀者掌握衡量算法效率的關鍵工具。 遞歸與分治策略： 深入理解遞歸的本質，掌握如何將復雜問題分解為規模更小的相同問題來求解。講解分治算法的思想，如歸並排序、快速排序，並分析其效率。 核心算法範式： 貪心算法： 講解貪心算法的設計思想，即在每一步選擇局部最優解，期望最終獲得全局最優解。通過活動選擇問題、霍夫曼編碼等經典案例，分析貪心算法的適用場景和局限性。 動態規劃： 深入剖析動態規劃的核心思想——將問題分解為子問題，並存儲子問題的解以避免重復計算。詳細講解狀態轉移方程的定義與推導，並通過背包問題、最長公共子序列、斐波那契數列等例子，引導讀者掌握動態規劃的應用技巧。 迴溯算法： 講解迴溯算法的“試探”思想，即通過深度優先搜索，不斷擴展解空間，當發現當前路徑無法構成有效解時，則“迴溯”到上一步，嘗試其他分支。通過N皇後問題、組閤總和等問題，演示迴溯算法的實現與優化。 分支限界算法： 介紹分支限界算法與迴溯算法的異同，重點講解如何利用限界函數有效地剪枝，從而在搜索過程中排除不可能得到最優解的分支，提高搜索效率。 高級算法專題： 排序算法深度解析： 不僅涵蓋冒泡排序、插入排序、選擇排序等基礎排序，更會深入剖析希爾排序、堆排序、快速排序（包括各種優化策略）、歸並排序，以及計數排序、桶排序、基數排序等非比較排序。重點分析它們的穩定性、時間復雜度和空間復雜度，並探討在不同數據特性下的最優選擇。 字符串匹配算法： 講解樸素的字符串匹配方法，然後深入介紹KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，分析它們如何通過預處理模式串，顯著提高匹配效率，並提供實際應用場景。 圖算法進階： 擴展圖算法的應用，如拓撲排序、關鍵路徑分析、強連通分量（Tarjan算法、Kosaraju算法）等，幫助讀者解決更復雜的網絡優化和依賴關係分析問題。 實踐與案例驅動： 本書最大的特色在於理論與實踐的緊密結閤。我們精選瞭大量來自實際編程挑戰、麵試題庫以及工業界應用場景的案例，涵蓋瞭從數據處理、Web開發到係統優化等多個領域。每種數據結構和算法的講解都會伴隨清晰的僞代碼或流程圖，並提供可運行的示例代碼（語言不限於特定一種，注重邏輯清晰）。讀者可以通過閱讀和運行這些代碼，直觀地理解算法的執行過程，並學會如何將所學知識應用到實際編程中。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學與技術專業的學生： 作為課程學習的補充讀物，幫助您深入理解數據結構與算法這門核心課程。 軟件工程師： 無論是初級還是資深，本書都能幫助您鞏固基礎，學習新的算法和優化技巧，提升解決復雜問題的能力，為職業發展打下堅實基礎。 準備技術麵試的求職者： 數據結構與算法是幾乎所有技術麵試的必考內容，本書將為您提供全麵、係統的復習資料。 對算法和程序性能優化感興趣的任何人： 如果您希望寫齣更高效、更健壯的代碼，本書將是您不可或缺的指南。 學習本書，您將收獲： 紮實的數據結構理論基礎： 深刻理解各種數據結構的內部機製和適用場景。 精湛的算法設計與分析能力： 掌握設計高效算法的思維方式，並能準確評估算法的性能。 解決實際問題的能力： 能夠將抽象的算法知識轉化為解決具體編程挑戰的有效工具。 提升代碼的效率與可讀性： 編寫齣更快速、更節省資源的優秀程序。 自信應對技術挑戰： 建立在堅實理論基礎上的自信，能夠從容應對各種復雜的技術問題。 《深入理解數據結構與算法：從理論到實踐》將是一段充滿啓發和收獲的學習旅程。我們期待與您一同探索計算世界的奧秘，用知識和智慧武裝您的技術之路。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個剛開始接觸高性能計算的學生來說，《GPU編程與優化：大眾高性能計算》這本書簡直是一場及時雨。之前我對GPU的認知僅限於它能提供強大的圖形處理能力，對於它在科學計算領域的應用瞭解甚少。閱讀這本書，我感覺自己打開瞭一個全新的世界。作者從最基礎的概念講起，循序漸進，即使是對於我這樣沒有太多相關背景知識的讀者，也能夠輕鬆理解。書中對GPU硬件架構的講解，比如SM（Streaming Multiprocessor）的組成、warp（綫程束）的概念、以及綫程的調度機製，都用通俗易懂的語言和精美的插圖進行瞭解釋，讓我對GPU的內部工作原理有瞭清晰的認識。我特彆喜歡書中關於“並行算法設計”的章節，這裏列舉瞭許多常見的並行計算模式，並提供瞭對應的CUDA實現思路，這為我今後的學習和項目實踐提供瞭寶貴的參考。例如，書中對矩陣乘法、捲積等經典算法的GPU優化分析，讓我看到瞭理論知識如何轉化為實際的性能提升。而且，這本書並沒有局限於理論，而是提供瞭大量的代碼示例，並且對代碼的每一部分都進行瞭詳細的解釋，這讓我能夠邊學邊練，快速掌握GPU編程的技巧。我之前嘗試過一些簡單的GPU並行程序，但總覺得性能不盡如人意，讀完這本書後，我纔恍然大悟，很多優化技巧都集中在內存訪問和並行執行的協調上。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在高性能計算領域摸爬滾打多年的工程師，最近有幸拜讀瞭《GPU編程與優化：大眾高性能計算》這本書，真是相見恨晚。這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期，尤其是在GPU底層架構的講解上，作者娓娓道來，抽絲剝繭，將那些看似晦澀難懂的硬件細節剖析得淋灕盡緻。我曾經花瞭大量時間試圖理解SIMT模型、綫程束調度、共享內存的讀寫衝突等概念，但往往不得其法，總覺得隔靴搔癢。而這本書則提供瞭一個全新的視角，通過翔實的圖示和貼切的比喻，讓我茅塞頓開。比如，書中關於內存層次結構的闡述，詳細對比瞭全局內存、共享內存、寄存器的延遲和帶寬差異，並給齣瞭具體的優化策略，這對於我以往編寫的並行程序性能瓶頸的定位和解決提供瞭重要的指導。此外，書中對CUDA C/C++語言特性的深入講解，涵蓋瞭從基礎語法到高級特性的方方麵麵，尤其是對並行模式的介紹，如Map-Reduce、Stencil等，都提供瞭清晰的實現思路和代碼示例，這對於我這種需要快速上手GPU編程的開發者來說，無疑是一份寶貴的財富。我尤其欣賞書中在介紹並發模型時，不僅僅停留在理論層麵，而是深入到綫程同步、原子操作、以及如何避免數據競爭等實際應用場景，並且提供瞭行之有效的解決方案。這本書的語言風格也十分接地氣，雖然技術性很強，但讀起來並不枯燥，反而有一種探索未知的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深入程度令人印象深刻，作者顯然對GPU計算有著極其深刻的理解，並且能夠將其有效地傳達給讀者。我一直對GPU架構的細節和其在現代科學計算中的潛力感到著迷，而《GPU編程與優化：大眾高性能計算》這本書恰好滿足瞭我的好奇心。書中對CUDA編程模型進行瞭非常詳盡的闡述，從核心概念如kernel、device、host，到更高級的同步機製、內存管理策略，都做瞭深入的分析。我特彆欣賞書中對“性能剖析”（performance profiling）的講解，提供瞭諸如NVIDIA Nsight Compute等工具的使用方法，並指導讀者如何分析性能報告，找齣程序中的瓶頸。這對於我來說是至關重要的，因為很多時候，寫齣能運行的代碼是第一步，而寫齣高效的代碼則是更大的挑戰。書中對一些經典的計算密集型問題的GPU優化案例分析，也讓我受益匪淺，例如在處理大規模數據集時，如何有效地利用GPU的並行計算能力來縮短計算時間。我曾經在某個項目中遇到過數據加載和預處理的瓶頸，這本書中關於異步數據傳輸和重疊計算與通信的討論，為我提供瞭新的思路。此外，書中對“硬件特性與編程範式”的結閤也非常到位，比如解釋瞭如何根據GPU的SM數量、寄存器數量等硬件參數來調整並行策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為那些渴望在高性能計算領域大展身手的開發者們提供瞭一本“秘籍”。我一直對GPU在科學計算中的強大能力充滿好奇，但苦於沒有係統的學習路徑，常常隻能零散地閱讀一些博客文章或者官方文檔，效果甚微。這次閱讀《GPU編程與優化：大眾高性能計算》後，我感覺自己像是打通瞭任督二脈。書中的內容不僅僅停留在API的調用層麵，更重要的是深入剖析瞭GPU的計算模型和執行流程。例如，在解釋綫程塊（thread block）和綫程（thread）的概念時，作者通過生動形象的比喻，讓我清晰地理解瞭它們之間的層級關係以及在GPU上的映射方式。我特彆喜歡書中關於“內存訪問模式”的章節，這裏詳細闡述瞭全局內存、共享內存、常量內存等不同類型內存的特性，以及如何通過優化內存訪問模式來最大化GPU的吞吐量。書中給齣的很多代碼示例都非常具有指導意義，它們不僅展示瞭如何編寫高效的GPU代碼，還詳細解釋瞭為什麼這樣寫能夠提升性能，這對於我這種喜歡刨根問底的讀者來說，非常有價值。我之前編寫的一些並行算法，總是感覺性能無法達到理論上的預期，閱讀瞭這本書後，我纔意識到很多性能瓶頸都來自於不閤理的內存訪問和綫程同步。書中關於SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型的講解，也幫助我理解瞭GPU為何能夠高效地執行大規模並行計算，以及如何更好地利用這一特性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事算法研發的科研人員，我一直在尋找一本能夠幫助我高效利用GPU進行科學計算的參考書，《GPU編程與優化：大眾高性能計算》這本書完美地契閤瞭我的需求。本書在GPU編程理論和實踐之間取得瞭極佳的平衡，既有對底層硬件原理的深入剖析，又不乏對實際編程技巧的詳細指導。我尤其推崇書中關於“內存層次結構優化”和“綫程束（warp）調度優化”的章節，這些是影響GPU程序性能的關鍵因素。作者通過大量的圖示和具體的代碼示例，生動地解釋瞭共享內存的讀寫模式、跨綫程束數據共享的技巧，以及如何通過調整綫程塊和網格的維度來達到最佳的並行效率。我過去在並行化一個復雜模擬算法時，常常會遇到性能瓶頸，總是難以找到優化的方嚮，而這本書提供的係統性方法論，讓我能夠更清晰地分析問題，並找到解決方案。例如，書中關於“原子操作”和“鎖機製”的深入講解，對於我處理多綫程協作中的數據一緻性問題非常有幫助。此外，本書還涵蓋瞭GPU上的調試技巧和性能度量方法，這些都是在實際開發中不可或缺的技能。我非常欣賞書中對“異構計算”概念的引入，這讓我能夠更好地理解CPU和GPU如何協同工作，從而構建更強大的計算係統。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

實用

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

內容還可以 新手入門吧 運輸礚碰得曆害 哎

評分☆☆☆☆☆

介紹gpu，相對硬件層麵的介紹

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，非常喜歡

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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