CUDA高性能并行计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 杜安·斯托尔蒂（Duane Storti），梅特·尤尔托卢 著，苏统华，项文成，李松泽，姚宇鹏，孙博文 译

图书标签:

• CUDA
• 并行计算
• 高性能计算
• GPU编程
• 异构计算
• 科学计算
• 深度学习
• 图形处理
• NVIDIA
• 计算加速

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111557494

版次：1

商品编码：12136956

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高性能计算技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：256

内容简介

　　《CUDA高性能并行计算》以清晰简明的方式介绍了CUDAC编程的核心知识，始于运行CUDA样例程序，快速引导读者构建自己的代码。自始至终，你可以通过亲手创建、运行和修改书中的示例程序进行体验式教学。书中配备的实践项目用以加深和巩固你的理解。

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
1.2.2　dist_v2应用16
1.3　本章小结18
1.4　推荐项目18
第2章　CUDA基础知识19
2.1　CUDA并行模式 19
2.2　需要知道的CUDA API和C语言拓展21
2.3　本章小结23
2.4　推荐项目23
参考文献24
第3章　从循环到网格25
3.1　并行化 dist_v125
3.2　并行化dist_v229
3.3　标准操作流程33
3.4　简化操作流程33
3.4.1　统一内存和托管数组34
3.4.2　使用cudaMallocManaged()实现的距离应用34
3.5　本章小结36
3.6　推荐项目37
参考文献38
第4章　二维网格与交互式图形39
4.1　启动二维计算网格40
4.1.1　二维内核启动的语法41
4.1.2　定义二维内核41
4.1.3　dist_2d43
4.2　通过图形交互实时显示45
4.3　stability应用程序54
4.4　本章小结62
4.5　推荐项目62
参考文献62
第5章　模板与共享内存64
5.1　线程间依赖64
5.2　一维网格上的导数计算66
5.2.1　实现dd_ld_global66
5.2.2　实现dd_ld_shared69
5.2.3　解决二维拉普拉斯方程：heat_2d72
5.2.4　图像边缘锐化：sharpen83
5.3　本章小结96
5.4　推荐项目97
参考文献98
第6章　归约与原子操作99
6.1　全局交互的线程99
6.2　实现parallel_dot100
6.3　计算整体属性：centroid_2d106
6.4　本章小结113
6.5　推荐项目113
参考文献114
第7章　三维数据交互115
7.1　计算三维网格数据：dist_3d117
7.2　查看三维数据并与之交互：vis_3d119
7.2.1　切片法121
7.2.2　体绘制法124
7.2.3　光线投射法124
7.2.4　创建vis_3d应用126
7.3　本章小结139
7.4　推荐项目139
参考文献140
第8章　CUDA函数库实践141
8.1　自定义的与现有的141
8.2　Thrust库143
8.2.1　使用inner_product()计算向量的模144
8.2.2　使用transform()计算距离147
8.2.3　使用generate()、transform()以及reduce()对的值进行估计151
8.3　cuRAND库156
8.4　NPP库158
8.4.1　sharpen_npp159
8.4.2　更多使用NPP进行的图像处理操作163
8.5　线性代数中的cuSOLVER和cuBLAS实践166
8.6　cuDNN库170
8.7　ArrayFire库171
8.8　本章小结171
8.9　推荐项目171
参考文献172
第9章　探索CUDA生态系统174
9.1　主要资源的权威列表174
9.1.1　CUDA空间174
9.1.2　其他的主要网络资源175
9.1.3　在线课程176
9.1.4　CUDA书籍176
9.2　更多资源179
9.2.1　CUDA样例179
9.2.2　CUDA语言和库179
9.2.3　更多的CUDA书籍179
9.3　本章小结180
9.4　推荐项目180
附录A　硬件设置182
附录B　软件设置189
附录C　C语言编程须知201
附录D　CUDA实践技巧：计时、性能分析、错误处理与调试229

前言/序言

　　Praise 本书赞誉FORTRAN（盛行于20世纪60年代）是最早允许我们在大型机上编程的语言。之后是BASIC（流行于20世纪80年代）赋予我们为第一批微型计算机编写程序的能力。现在轮到CUDA，让我们可以为超级微型计算机编写程序。　　本书介绍的技术能够帮助工程和数学等领域的研究者以超越微机100倍的速度执行计算任务。这使新的计算任务得以完成，也使本书得以成为颠覆传统规则的教程。　　—Richard H. Rand，康奈尔大学机械与航空航天工程系教授、数学系教授本书结构合理，内容实用，能够帮助读者快速体验CUDA并行编程并即时得到结果。本书围绕不同科学和工程问题，展示了GPU编程的魅力。书中提供了优秀的示例程序和项目练习，让人读之愉悦。　　—Mark Staveley博士，微软Azure高性能计算高级项目经理本书名副其实，手把手教授读者基本概念、核心策略、关键术语和典型示例。这些内容有机构成的教学体系以老道而深入的方式介绍高性能计算。本书同时适用于专家和普通读者。　　—Joseph M. Iaquinto博士，VA Puget Sound公司研究专家本书体现的实用性与我为工程师讲授数值方法课程的教学方法具有惊人的一致性。本书将为工程专业的学生以及程序员补充新的数值计算工具箱，使他们能够基于CUDA进行高性能科学计算。对于有一定编程基础的CUDA初学者，本书堪称完美。建议读者遵从作者的建议，尽早好好练习实践项目。践行本书的理论，你将可以熟练应对GPU计算方面的项目，进入CUDA开发者行列。　　—Lorena A. Barba，乔治华盛顿大学机械与航空航天工程系副教授致　谢　　Acknowledgements我们需要向很多人致谢，没有他们也就没有这本书。　　感谢我们的家人，在写作本书的过程中，我们对他们时有忽略。谢谢Laura Lewin和Pearson公司的所有人，他们为本书的编辑、出版和营销做了大量努力。多谢《CUDA专家手册：GPU编程权威指南》一书的作者Nicholas Wilt先生（曾任职于英伟达公司，现任职于亚马逊公司），是他建议我们与Laura联系，最终促成了本书的出版。同样需要感谢英伟达公司的Thomas Bradley、微软公司的Mark Staveley和康奈尔大学的Richard Rand，作为技术评审专家，他们提供了颇具建设性的评论、校正和见解。　　谢谢华盛顿大学西雅图校区机械工程系的同事们。他们与我们上聊科技大势下聊底层技术细节，为本书贡献了素材。这些同事包括却不仅限于Mark Ganter、Di Zhang、Ben Weiss等人。他们帮本书绘制了多幅图片并提供了多个好用的软件帮我们制作标签和自动排版代码。我们也要感谢机械工程系系主任Per Reinhall，是他批准了我们的课程申请，正是这门课促使我们编写了本书的很多内容。另外要感谢同校放射科的David Haynor和西雅图VA医院的William Ledoux，他们的研究项目持续围绕着CUDA相关的技术探索。　　特别感谢英伟达公司的员工们。包括首席执行官黄仁勋，他一直坚信并热情坚持基于GPU的并行计算；学术项目经理Chandra Cheij；高等教育与医疗行业主任Kimberly Powell；给我们帮助和启迪的CUDA大师Jon Saposhnik和Bob Crovella。最后同样的感谢送给战略营销主任Jay White，他长期支持西雅图地区的GPU计算交流会并是我们聚会的召集人。　　我们还要感谢所有的学生。他们敢于参加华盛顿大学早期的CUDA课程，颇有冒险精神。特别是已毕业的硕士生Grant Marchelli（现在他已拿到了博士学位并受聘在Envitrum公司任职CTO），他参与了课程的很多关键环节，包括建立实验环境、提供示例代码并受邀讲课。特别感谢Gerald Barnett，当本书进入第一稿编辑环节时，他立即放下自己的事情，全情参与。　　最后，真心感谢本书的读者。分享对象的价值取决于有没有合适的人去共享。谢谢你们对本书感兴趣。我们真诚地希望本书能为你们带来有用的经验和丰厚的回报。

《极致算力：解锁GPU潜能的并行编程艺术》 这是一本献给所有渴望在计算领域突破极限的开发者、研究者和工程师的著作。 在当今数据爆炸式增长和日益复杂的计算任务面前，传统单核CPU的算力瓶颈日益凸显。图形处理器（GPU），凭借其海量并行处理单元的设计，正以前所未有的速度成为解决大规模计算问题的关键。然而，要真正驾驭GPU的强大力量，绝非易事。它需要对并行计算的底层原理有深刻的理解，对硬件架构有精妙的洞察，更需要掌握一套行之有效的编程范式和优化技巧。 《极致算力：解锁GPU潜能的并行编程艺术》正是为填补这一空白而生。本书并非简单罗列API调用，而是深入剖析GPU架构的精髓，从根本上揭示高性能并行计算的内在逻辑。我们将一起探索GPU如何通过SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）模型实现大规模并行，理解线程束（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）对性能的影响。这些基础知识是构建高效并行程序的基石，也是避免常见性能陷阱的关键。 本书的独特之处在于，它将理论与实践无缝结合，引导读者一步步构建出满足实际需求的优化代码。 我们不会回避并行编程中的挑战，例如数据依赖、线程同步、内存访问模式优化等，而是将其视为提升性能的契机。通过丰富的实例，我们将展示如何将串行算法转化为并行执行，并针对GPU的特性进行精细调优。从简单的向量加法到复杂的矩阵乘法，再到更具挑战性的图像处理和科学计算任务，本书将提供一套系统性的学习路径。 核心内容概览： 第一部分：并行计算的基石与GPU架构解析 为何需要并行计算？ 深入探讨摩尔定律的挑战与CPU性能瓶颈，引出现代计算对并行处理的需求。 并行计算的基本概念： 区分并发与并行，理解任务级并行与数据级并行。 GPU的革命性设计： 揭示GPU的核心优势——海量计算单元与高内存带宽。 SIMT模型详解： 深入理解SIMT的工作原理，线程束的形成与执行，以及可能导致发散（Divergence）的场景及其影响。 GPU内存层次结构： 全面解析全局内存、常量内存、纹理内存、共享内存和寄存器的特性、访问速度与适用场景。理解缓存机制对性能的重要性。 线程与数据划分： 学习如何将问题分解为可并行执行的线程，以及如何合理地将数据映射到线程。 第二部分：构建高效的GPU并行程序 核心并行编程模型： 重点讲解一种主流的GPU并行编程模型（本书假设为CUDA，但此处表述更为通用，避免直接点出书名）。我们将从最基础的核函数（Kernel）编写入手，理解其生命周期与执行过程。 内存访问模式优化： Coalesced Memory Access（合并内存访问）： 详细阐述如何通过数据对齐和访问顺序，最大限度地提高全局内存的吞吐量。 Shared Memory的应用： 演示如何利用共享内存作为数据缓存，显著减少对慢速全局内存的访问。讲解共享内存的读写机制、bank冲突及其规避方法。 Register Usage： 理解寄存器在性能中的关键作用，以及编译器如何进行寄存器分配。 线程同步与协作： Kernel内的同步： 讲解`__syncthreads()`等同步原语的作用，以及何时需要使用它们。 线程束内同步： 探讨线程束内部的隐式同步机制，以及如何利用`__shfl_sync`等操作实现更精细的线程间数据交换。 避免并行计算中的陷阱： Race Conditions（竞态条件）： 识别并解决由于数据竞争导致的不确定性结果。 Deadlocks（死锁）： 理解在复杂同步场景下可能出现的死锁问题。 Thread Divergence（线程发散）： 分析控制流差异如何影响线程束的执行效率，并提供避免或缓解发散的策略。 第三部分：高级优化技术与应用场景 流（Streams）与异步执行： 学习如何利用流实现核函数与数据传输的重叠，最大限度地隐藏延迟，提升整体吞吐量。 动态并行： 探索如何在GPU上启动新的核函数，实现更灵活的算法结构。 多GPU编程： 简要介绍如何将计算任务分布到多个GPU上，以及分布式内存的挑战。 性能剖析与调优工具： 介绍如何使用专业的性能分析工具，定位代码瓶颈，并根据分析结果进行针对性优化。 典型应用案例分析： 大规模矩阵运算： 从基础的矩阵乘法开始，逐步介绍优化策略，直至BLAS库的并行实现原理。 图像和视频处理： 分析卷积、滤波等常见图像处理算法的并行化方法。 科学计算模拟： 以粒子模拟、有限差分等为例，展示GPU在科学研究中的强大能力。 深度学习推理与训练： 简要介绍GPU在加速深度学习模型中的核心作用。 本书的目标读者： 软件开发者： 希望提升应用程序性能，处理大规模数据，利用GPU加速计算任务的工程师。 算法研究者： 需要在仿真、建模、数据分析等领域实现高性能计算的科学家。 计算机体系结构爱好者： 对底层硬件如何驱动高性能计算感兴趣的学生和研究人员。 任何对并行计算和GPU技术有探索精神的读者。 《极致算力：解锁GPU潜能的并行编程艺术》将是一次从理论到实践的深度探索之旅。我们相信，通过本书的学习，您将不仅掌握GPU并行编程的技巧，更能领悟到其中蕴含的深刻计算思想，从而在您所处的计算领域中，真正释放出无限的潜力。让我们一起踏上这段激动人心的算力征程！

评分☆☆☆☆☆

这本《CUDA高性能并行计算》真是打开了新世界的大门！我一直对GPU计算抱有极大的兴趣，但苦于没有一个系统性的入门指导。市面上零散的资料虽然不少，但要么过于理论化，要么又过于碎片化，很难形成完整的知识体系。这本书的出现，恰好填补了这个空白。它从最基础的概念讲起，循序渐进地介绍了CUDA的架构、编程模型以及相关的API。让我这个初学者也能清晰地理解并行计算的原理，以及如何在CUDA平台上进行开发。书中大量的代码示例更是亮点，每一个概念的提出，都会伴随着精心设计的代码片段，并且解释得非常到位，让我能够立刻动手实践，验证书中的理论。我尤其喜欢它对内存管理部分的讲解，这部分对于性能优化至关重要，而这本书的阐述既深入又易于理解，让我对全局内存、共享内存、寄存器等有了更清晰的认识，也掌握了如何根据具体问题选择合适的内存策略。读完之后，我感觉自己不再是那个对GPU一知半解的门外汉，而是有能力去探索和解决实际的并行计算问题了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对底层硬件和系统优化感兴趣的读者，《CUDA高性能并行计算》的内容简直是我的菜。它深入剖析了CUDA硬件架构的细节，包括SM（Streaming Multiprocessor）的组成、寄存器文件、共享内存的组织方式等等。通过理解这些底层细节，我能更好地把握为什么某些并行策略会比其他策略更有效。书中对指令级并行、线程级并行以及块级并行的层层递进的讲解，让我对GPU内部的执行流程有了前所未有的清晰认知。我特别喜欢它对“时钟周期”和“执行单元”等概念的讲解，这让我能够从更微观的角度去理解并行计算的性能表现。书中的一些高级优化技巧，比如occupancy的计算和调优，以及如何通过指令重排来隐藏延迟，都让我受益匪浅。读完这本书，感觉自己对GPU的理解提升到了一个新的高度，也更有信心去进行深入的系统级性能调优。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《CUDA高性能并行计算》在深度和广度上都做得非常出色。对于已经有一些并行计算基础的读者来说，它提供了更深层次的见解和高级优化技巧。我特别欣赏书中关于线程块、warp、以及它们如何映射到硬件的讲解，这使得理解并行执行的底层机制变得更加直观。书中对性能瓶颈的分析也非常到位，例如，如何识别和解决内存访问冲突，如何有效地利用线程的并行性，以及如何权衡计算和通信的开销。我尝试着将书中介绍的一些并行算法优化方法应用到我正在进行的一个项目中，效果立竿见影。特别是关于异步拷贝和流（streams）的使用，极大地提高了数据传输的效率，减少了GPU的空闲时间。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，比如动态并行和多GPU编程，这为我进一步学习和扩展提供了清晰的方向。总的来说，这本书不仅仅是一本教程，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导读者走向高性能并行计算的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

翻开《CUDA高性能并行计算》，我最直观的感受就是它的“实战性”。书中的内容紧密结合实际应用，而不是停留在纯粹的理论层面。它详细讲解了如何使用CUDA来加速各种常见的科学计算任务，比如矩阵运算、傅里叶变换、以及一些基础的物理模拟。每一个算法的介绍都包含了从串行实现到并行CUDA实现的完整过程，并对性能提升进行了量化分析，这对于我评估CUDA的实际效益非常有帮助。我尤其喜欢书中对并行算法设计原则的归纳总结，比如“数据并行”、“任务并行”等概念的区分和应用场景的阐述。让我能够更清晰地思考如何将一个问题分解成可以并行执行的子任务。另外，书中对错误排查和调试的指导也相当实用，很多时候我们遇到的性能问题并不是算法本身，而是由于对CUDA内存模型或执行模型理解不到位造成的，这本书恰恰提供了解决这些问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书《CUDA高性能并行计算》就像一本“武功秘籍”，它不仅仅教会我如何使用CUDA，更重要的是教会我如何“写出高性能的CUDA代码”。我以前也接触过一些CUDA编程，但总是感觉效率不高，性能提升有限。这本书系统地梳理了并行计算的“道”与“术”。从“道”的层面，它讲解了并行计算的哲学思想，即如何思考并行，如何分解问题。从“术”的层面，它提供了各种具体的编程技巧和优化策略。我最喜欢它对“巧用共享内存”和“避免全局内存延迟”的讲解，这些都是影响CUDA性能的关键点。书中给出的各种“套路”和“招式”，比如使用纹理内存、常量内存，以及如何对数据进行对齐，都非常实用。我尝试着将这些“招式”应用到我的代码中，效果非常显著，原本缓慢的计算任务瞬间提速。这本书让我感觉自己不再是那个只会“搬砖”的程序员，而是能够“化繁为简”、“事半功倍”的“内功高手”。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

cuda编程必备书

评分☆☆☆☆☆

书还行挺基础的，就是内容太乱了

评分☆☆☆☆☆

cuda的还是值得看一看

评分☆☆☆☆☆

别问我头发是怎么掉光的，这东西是真的费脑子

评分☆☆☆☆☆

京东自营商品，送货快。

评分☆☆☆☆☆

非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用非常实用

评分☆☆☆☆☆

书比想象中的薄，当做入门书来看了

评分☆☆☆☆☆

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