CUDA 高性能並行計算 CUDA高性能并行计算
杜安·斯托爾蒂 (Duane Storti), 梅特·尤爾托盧 (Mete Yurtoglu)
- 出版商: 機械工業
- 出版日期: 2017-02-01
- 定價: $474
- 售價: 8.5 折 $403
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 256
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7111557492
- ISBN-13: 9787111557494
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CUDA
- 此書翻譯自: CUDA for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing
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商品描述
本書以清晰簡明的方式介紹了CUDAC編程的核心知識，始於運行CUDA樣例程序，快速引導讀者構建自己的代碼。自始至終，你可以通過親手創建、運行和修改書中的示例程序進行體驗式教學。書中配備的實踐項目用以加深和鞏固你的理解。
作者簡介
作者：（美國）杜安·斯托爾蒂（Duane Storti） （土耳其）梅特·尤爾托盧（Mete Yurtoglu）譯者：蘇統華項文成李松澤姚宇鵬
杜安·斯托爾蒂（Duane Storti）， 1984年從康奈爾大學獲得理論和應用機械學博士學位，現任教於華盛頓大學西雅圖校區機械工程系，從事工程數學、動力學與振動、計算機輔助設計、3D打印以及GPU計算方面的教學和研究工作。
梅特·尤爾托盧（Mete Yurtoglu），2008年獲得土耳其伊斯坦布爾海峽大學物理學和機械工程學學士學位。他的研究方向為基於GPU的計算機視覺與機器學習算法。
蘇統華，副教授，晗爾濱工業大學軟件學院碩士生導師，GPU研究中心及GPU教育中心負責人，英偉達中國首批CUDA官方認證工程師。主要研究領域包括大規模並行計算、模式識別、物聯網大數據智能信息處理、智能媒體交互與計算等。著有英文專著《Chinese Handwriting Recognition：An Algorithmic Perspective》（由德國施普林格出版社出版），並有CUDA相關譯著3本（由機械工業出版社出版）。
目錄大綱
本書讚譽
致謝
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歷史沿革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
1.2.1dist_v1應用15
1.2.2dist_v2應用16
1.3本章小結18
1.4推薦項目18
第2章CUDA基礎知識19
2.1CUDA並行模式19
2.2需要知道的CUDAAPI和C語言拓展21
2.3本章小結23
2.4推薦項目23
參考文獻24
第3章從循環到網格25
3.1並行化dist_v125
3.2並行化dist_v229
3.3標準操作流程33
3.4簡化操作流程33
3.4.1統一內存和託管數組34
3.4.2使用cudaMallocManaged（）實現的距離應用34
3.5本章小結36
3.6推薦項目37
參考文獻38
第4章二維網格與交互式圖形39
4.1啟動二維計算網格40
4.1.1二維內核啟動的語法41
4.1.2定義二維內核41
4.1.3dist_2d43
4.2通過圖形交互實時顯示45
4.3stability應用程序54
4.4本章小結62
4.5推薦項目62
參考文獻62
第5章模板與共享內存64
5.1線程間依賴64
5.2一維網格上的導數計算66
5.2.1實現dd_ld_global66
5.2.2實現dd_ld_shared69
5.2.3解決二維拉普拉斯方程：heat_2d72
5.2.4圖像邊緣銳化：sharpen83
5.3本章小結96
5.4推薦項目97
參考文獻98
第6章歸約與原子操作99
6.1全局交互的線程99
6.2實現parallel_dot100
6.3計算整體屬性：centroid_2d106
6.4本章小結113
6.5推薦項目113
參考文獻114
第7章三維數據交互115
7.1計算三維網格數據：dist_3d117
7.2查看三維數據並與之交互：vis_3d119
7.2.1切片法121
7.2.2體繪製法124
7.2.3光線投射法124
7.2.4創建vis_3d應用126
7.3本章小結139
7.4推薦項目139
參考文獻140
第8章CUDA函數庫實踐141
8.1自定義的與現有的141
8.2Thrust庫143
8.2.1使用inner_product（）計算向量的模144
8.2.2使用transform（）計算距離147
8.2.3使用generate（）、transform（）以及reduce（）對的值進行估計151
8.3cuRAND庫156
8.4NPP庫158
8.4.1sharpen_npp159
8.4.2更多使用NPP進行的圖像處理操作163
8.5線性代數中的cuSOLVER和cuBLAS實踐166
8.6cuDNN庫170
8.7ArrayFire庫171
8.8本章小結171
8.9推薦項目171
參考文獻172
第9章探索CUDA生態系統174
9.1主要資源的權威列表174
9.1.1CUDA空間174
9.1.2其他的主要網絡資源175
9.1.3在線課程176
9.1.4CUDA書籍176
9.2更多資源179
9.2.1CUDA樣例179
9.2.2CUDA語言和庫179
9.2.3更多的CUDA書籍179
9.3本章小結180
9.4推薦項目180
附錄A硬件設置182
附錄B軟件設置189
附錄CC語言編程須知201
附錄DCUDA實踐技巧：計時、性能分析、錯誤處理與調試229
