GPU与MATLAB混合编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[韩] 郑郁旭，[韩] 金英民 著，熊磊 译

图书标签:

• GPU
• MATLAB
• 并行计算
• 高性能计算
• 科学计算
• 工程计算
• 数值分析
• 图形处理
• CUDA
• 深度学习

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111529040

版次：1

商品编码：11908957

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国际信息工程先进技术译丛

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：208

编辑推荐

适读人群 ：工程技术人员、高等院校学生
　　除了仿真和算法开发，当前越来越多的研发人员使用MATLAB进行复杂计算领域的产品部署。用户可以借助图像处理器分布式并行处理，提升MATLAB代码的性能。由于提供了很多高层函数，MATLAB成功成为用于快速原型设计的出色仿真工具。但面对纷繁复杂的GPU细节和背景知识，MATLAB用户在面对GPU强大计算能力时，总是犹豫不决。本书为用户提供了入门读物，架起了MATLAB和GPU之间的桥梁。本书从零基础开始，深入浅出，如介绍MATLAB使用CUDA所需的设置（支持Windows、Linux和Mac OX等多种操作系统），引导用户通过一个个的专题（如CDUA库），逐步掌握GPU编程。作者还与读者分享了在大数据计算领域的MATLAB、C++和GPU的编程经验，展示了如何修改MATLAB代码以更好地利用GPU的计算能力，以及如何将代码整合到商用软件产品中。全书提供了大量的代码示例，能够作为用户C-MEX和CUDA代码的模板。

内容简介

　　本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；然后介绍了MATLAB和计算统一设备架（CUDA）配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库；zui后给出计算机图形实例和CUDA转换实例。本书还通过大量的实例、图示和代码，深入浅出地引导读者进入GPU的殿堂，易于读者理解和掌握。通过阅读本书，读者无需付出很多的精力和时间，就可以学习使用GPU进行并行处理，实现MATLAB代码的加速，提高工作效率，从而将更多的时间和精力用于创造性工作和其他事情。
　　本书可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。

作者简介

　　Jung W. Suh，美国KLA-Tencor（科天）公司的高级算法工程师和研究科学家。2007年因其在3D医学图像处理领域的工作，从弗吉尼亚理工大学获得博士学位。他参与了三星电子在MPEG-4和数字移动广播（DMB）系统的研发工作。在任职KLA-Tencor公司前，他还担任HeartFlow公司高级科学家。研究领域包括生物图像处理、模式识别、机器学习和图像/视频压缩。发表30余篇期刊和会议论文，并拥有6项专利。

　　Youngmin Kim，美国Life Technologies（生命科技）公司的高级软件工程师，从事实时图像获取和高吞吐量图像分析程序开发工作。他之前的工作还包括设计和开发自动显微镜和用于实时分析的集成成像算法软件。先后从伊利诺伊大学（厄巴纳－香槟校区）电子工程专业获得学士和硕士学位。在加入Life Technologies公司前，他还在三星公司开发了3D图像软件，并在一家创业公司领导软件团队。

目录

前言
第1章 不使用GPU实现MATLAB加速
1.1 本章学习目标
1.2 向量化
1.2.1 元素运算
1.2.2 向量/矩阵运算
1.2.3 实用技巧
1.3 预分配
1.4 for-loop
1.5 考虑稀疏矩阵形式
1.6 其他技巧
1.6.1 尽量减少循环中的文件读/写
1.6.2 尽量减少动态改变路径和改变变量类型
1.6.3 在代码易读性和优化间保持平衡
1.7 实例
第2章 MATLAB和CUDA配置
2.1 本章学习目标
2.2 配置MATLAB进行c-mex编程
2.2.1 备忘录
2.2.2 编译器的选择
2.3 使用c-mex实现“Hello，mex!”
2.4 MATLAB中的CUDA配置
2.5 实例：使用CUDA实现简单的向量加法
2.6 图像卷积实例
2.6.1 MATLAB中卷积运算
2.6.2 用编写的c-mex计算卷积
2.6.3 在编写的c-mex中利用CUDA计算卷积
2.6.4 简单的时间性能分析
2.7 总结
第3章 通过耗时分析进行最优规划
3.1 本章学习目标
3.2 分析MATLAB代码查找瓶颈
3.2.1 分析器的使用方法
3.2.2 针对多核CPU更精确的耗时分析
3.3 CUDA的c-mex代码分析
3.3.1 利用Visual Studio进行CUDA分析
3.3.2 利用NVIDIA Visual Profiler进行CUDA分析
3.4 c-mex调试器的环境设置
第4章 利用c-mex进行CUDA编程
4.1 本章学习目标
4.2 c-mex中的存储布局
4.2.1 按列存储
4.2.2 按行存储
4.2.3 c-mex中复数的存储布局
4.3 逻辑编程模型
4.3.1 逻辑分组1
4.3.2 逻辑分组2
4.3.3 逻辑分组3
4.4 GPU简单介绍
4.4.1 数据并行
4.4.2 流处理器
4.4.3 流处理器簇
4.4.4 线程束
4.4.5 存储器
4.5 第一种初级方法的分析
4.5.1 优化方案A：线程块
4.5.2 优化方案B
4.5.3 总结
第5章 MATLAB与并行计算工具箱
5.1 本章学习目标
5.2 GPU处理MATLAB内置函数
5.3 GPU处理非内置MATLAB函数
5.4 并行任务处理
5.4.1 MATLAB worker
5.4.2 parfor
5.5 并行数据处理
5.5.1 spmd
5.5.2 分布式数组与同分布数组
5.5.3 多个GPU时的worker
5.6 无需c-mex的CUDA文件直接使用
第6章 运用CUDA加速函数库
6.1 本章学习目标
6.2 CUBLAS
6.2.1 CUBLAS函数
6.2.2 CUBLAS矩阵乘法
6.2.3 使用Visual Profiler进行CUBLAS分析
6.3 CUFFT
6.3.1 通过CUFFT进行二维FFT运算
6.3.2 用Visual Profiler进行CUFFT时间分析
6.4 Thrust
6.4.1 通过Thrust排序
6.4.2 采用Visual Profiler分析Thrust
第7章 计算机图形学实例
7.1 本章学习目标
7.2 Marching-Cubes算法
7.3 MATLAB实现
7.3.1 步骤1
7.3.2 步骤2
7.3.3 步骤3
7.3.4 步骤4
7.3.5 步骤5
7.3.6 步骤6
7.3.7 步骤7
7.3.8 步骤8
7.3.9 步骤9
7.3.10 时间分析
7.4 采用CUDA和c-mex实现算法
7.4.1 步骤1
7.4.2 步骤2
7.4.3 时间分析
7.5 用c-mex函数和GPU实现
7.5.1 步骤1
7.5.2 步骤2
7.5.3 步骤3
7.5.4 步骤4
7.5.5 步骤5
7.5.6 时间分析
7.6 总结
第8章 CUDA 转换实例：3D图像处理
8.1 本章学习目标
8.2 基于Atlas分割方法的MATLAB代码
8.2.1 基于Atlas分割背景知识
8.2.2 用于分割的MATLAB代码
8.3 通过分析进行CUDA最优设计
8.3.1 分析MATLAB代码
8.3.2 概要结果分析和CUDA最优设计
8.4 CUDA转换1——正则化
8.5 CUDA转换2——图像配准
8.6 CUDA转换结果
8.7 结论
附录
附录A 下载和安装CUDA库
A.1 CUDA工具箱下载
A.2 安装
A.3 确认
附录B 安装NVIDIA Nsight到Visual Studio

前言/序言

　　MATLAB是广泛应用于快速原型设计和算法开发的仿真工具，功能强大，简单易用。许多实验室和研究机构都迫切地希望MATLAB代码能够更快地运行，以满足大运算量项目的需要。由于MATLAB采用向量/矩阵的数据形式，适合于并行处理，因此采用图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）对提升MATLAB运行速度大有裨益。
　　本书主要面向工程、科学、技术等专业领域，需要利用MATLAB进行海量数据处理的师生和科研人员。MATLAB用户可能来自各个领域，不一定都具有丰富的程序开发经验。对于那些没有程序开发基础的读者，利用GPU加速MATLAB需要对他们的算法进行移植，会引入一些不必要的麻烦，甚至还需要设定环境。本书面向具有一定或较多MATLAB编程经验，但对C语言和计算机并行架构不是很了解的读者，以帮助读者将精力集中在他们的研究工作上，从而避免因使用GPU和CUDA而对MATLAB程序而非算法本身进行大量调整。
　　作为入门读物，本书从基础知识开始，首先介绍如何设置MATLAB运行CUDA（在Windows和Mac OSX），创建c-mex和m文件；接着引导读者进入专业级别的主题，如第三方CUDA库。本书还提供了许多修改用户MATLAB代码的实用方法，以更好地利用GPU强大的计算能力。
　　本书将指导读者使用NVIDIA的GPU显著提升MATLAB的运行速度。NVIDIA的CUDA作为一种并行计算架构，最早用于计算机游戏设计，但由于其高效的大规模计算能力，在基础科学和工程领域也声誉日隆。通过本书，读者无需付出很多的精力和时间，就可以利用GPU的并行处理和丰富的CUDA科学库，实现MATLAB代码的加速，从而提升读者的科研工作水平。
　　通过阅读本书，读者很快就能体会到MATLAB代码运行速度惊人的提升，而且通过使用开源CUDA资源，可以更好地进行科学研究。支持Windows和Mac操作系统也是本书的特点之一。

《高性能计算与科学仿真》 内容概述： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索如何利用现代高性能计算（HPC）技术来加速科学研究和工程仿真的进程。我们不再局限于单一工具或方法的局限，而是着重于打通不同计算范式之间的壁垒，构建高效、灵活且可扩展的计算解决方案。本书将引导读者理解HPC的核心理念，掌握主流的并行计算模型，并学习如何将其应用于解决复杂的科学问题。 第一部分：高性能计算的基础 在这一部分，我们将奠定坚实的高性能计算基础。读者将首先接触到HPC的基本概念，包括计算的规模、并行性、分布式系统以及内存模型等。我们将深入探讨不同层次的并行化策略，从共享内存并行（如OpenMP）到分布式内存并行（如MPI），并分析它们在不同硬件架构上的适用性。 计算规模与并行性： 理解为什么需要HPC，从单核到多核，再到大规模集群的演进。分析并行性的不同维度，例如任务级并行、数据级并行和指令级并行。 硬件架构与互连： 介绍现代HPC系统中常见的处理器架构（CPU、GPU），以及各种互连技术（如InfiniBand、Ethernet）如何影响通信效率。 并行编程模型： 共享内存并行： 详细讲解OpenMP，包括其指令集、线程管理、同步机制、工作共享以及任务并行。通过实际案例展示如何将串行代码改写为并行版本，并分析性能瓶颈。 分布式内存并行： 深入剖析MPI（Message Passing Interface）标准，涵盖点对点通信、集体通信操作、通信拓扑以及MPI程序的组织结构。读者将学习如何设计和实现大规模分布式并行程序。 内存管理与性能优化： 讨论内存访问模式、缓存一致性、NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构对性能的影响。介绍内存分配、数据局部性优化等关键技术。 任务调度与作业管理： 介绍HPC集群中常用的作业调度系统（如Slurm、PBS），以及如何编写提交脚本来管理计算任务。 第二部分：跨平台异构计算的实践 随着计算能力的飞速发展，异构计算平台（如CPU与GPU的组合）已成为HPC的重要组成部分。本部分将聚焦于如何在异构环境中有效地分配计算任务，最大化整体性能。我们将深入探讨GPU计算的原理，并介绍相关的编程模型和工具链。 GPU计算原理： 讲解GPU的架构特点，包括流处理器（SMs）、线程块（Blocks）、线程（Threads）以及SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型。理解GPU内存层次结构，如全局内存、共享内存、寄存器等。 GPU编程模型： CUDA（Compute Unified Device Architecture）： 全面介绍CUDA编程模型，包括核函数（Kernels）、设备（Devices）、上下文（Context）、内存拷贝、线程管理以及同步机制。通过大量实例，演示如何将计算密集型任务移植到GPU上执行，并进行性能调优。 OpenCL（Open Computing Language）： 介绍OpenCL作为一种开放标准的跨平台并行计算框架。对比CUDA，分析OpenCL在不同硬件平台上的优势和劣势，并提供相应的编程实践。 CPU与GPU协同计算： 任务分解与负载均衡： 探讨如何将计算任务合理地分配给CPU和GPU，以及如何实现高效的负载均衡，避免资源闲置。 数据迁移与通信优化： 分析CPU与GPU之间数据传输的开销，并介绍数据预取、异步传输等优化策略。 异构计算框架： 介绍一些高级的异构计算框架，如OpenACC，它们提供了一种更高级别的抽象，简化了在CPU和GPU之间切换的复杂性。 第三部分：高级科学计算与应用 在掌握了HPC和异构计算的基础之后，本部分将带领读者将这些技术应用于实际的科学计算和工程仿真领域。我们将通过多个领域的典型案例，展示如何构建高性能的解决方案。 数值方法与算法优化： 线性代数计算： 介绍高性能的线性代数库（如BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、cuBLAS、cuSOLVER），以及如何利用它们加速矩阵运算。 求解偏微分方程（PDEs）： 探讨有限差分、有限元、谱方法等数值离散技术，以及如何并行化这些算法以解决复杂的物理和工程问题，例如流体力学、传热、电磁场仿真等。 快速傅里叶变换（FFT）： 介绍并行FFT算法，以及其在信号处理、图像处理和科学模拟中的应用。 数据密集型科学计算： 大规模数据分析： 讨论如何利用HPC处理和分析海量数据集，例如在生物信息学、天文学、金融建模等领域。 机器学习与深度学习： 介绍如何在HPC平台上训练和部署大规模的机器学习和深度学习模型，利用GPU加速模型的训练过程。 性能分析与调优： 性能测量工具： 介绍各种性能分析工具（如gprof, Valgrind, Nsight Systems, NVPROF），帮助读者定位程序的性能瓶颈。 并行性能调优策略： 针对CPU、GPU以及CPU-GPU协同计算，提供系统的性能调优方法，包括算法改进、数据结构优化、并行度调整、通信模式优化等。 可扩展性分析： 探讨程序的弱可扩展性和强可扩展性，以及如何设计能够在大规模集群上有效运行的并行程序。 案例研究： 流体力学仿真： 展示如何使用HPC技术加速CFD（计算流体力学）模拟，例如天气预报、飞机设计、汽车空气动力学分析等。 分子动力学模拟： 介绍如何利用GPU加速分子动力学模拟，研究材料性质、药物设计等。 高性能图像处理与计算摄影： 探讨GPU在图像滤波、特征提取、三维重建等领域的应用。 科学可视化： 介绍如何利用HPC技术生成高质量的科学可视化结果，帮助理解复杂的仿真数据。 第四部分：面向未来的计算范式 本部分将展望高性能计算的未来发展趋势，包括新型硬件架构、新兴的编程模型以及新的计算应用领域。 众核处理器与新型加速器： 介绍FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）等新型计算硬件，以及它们在特定应用领域的潜力。 容器化与工作流管理： 探讨Docker、Singularity等容器技术在HPC环境中的应用，以及如何构建端到端的可重复科学工作流。 人工智能与HPC的融合： 深入分析AI技术如何赋能HPC，以及HPC如何支持更大规模、更复杂的AI模型。 量子计算简介： 对当前量子计算的发展进行简要介绍，并探讨其与传统HPC的潜在结合点。 读者对象： 本书适合对高性能计算、并行计算、异构计算以及科学仿真感兴趣的本科生、研究生、研究人员和工程师。具备基础的计算机科学知识和一种或多种编程语言（如C/C++、Python）的读者将更容易理解本书内容。 学习价值： 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解高性能计算的核心原理和关键技术。 掌握主流的并行编程模型，能够独立开发高性能的并行程序。 熟练运用GPU等异构计算资源，大幅提升计算效率。 将HPC技术应用于实际的科学研究和工程问题。 具备分析和解决大规模计算挑战的能力。 跟上高性能计算领域不断发展的步伐。 本书将理论与实践相结合，通过大量的代码示例和详细的案例分析，帮助读者将抽象的概念转化为实际的技能，从而在各自的研究和工程领域取得突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就让我非常兴奋，毕竟我一直对高性能计算和科学计算领域有着浓厚的兴趣。GPU的并行计算能力和MATLAB强大的数值计算与可视化工具的结合，无疑是开启了一个全新的研究和开发范式。想象一下，将那些原本需要耗费数小时甚至数天的复杂模拟，在GPU的加持下瞬间完成，那将极大地加速我的科研进程，让我能够更专注于算法的创新和结果的分析。我尤其期待书中能详细讲解如何将MATLAB的代码高效地移植到GPU上，包括数据传输、并行策略的选择、以及如何避免常见的性能瓶颈。能否提供一些实际的案例，比如在图像处理、信号分析或者机器学习领域的应用，那就更好了。如果书中还能触及一些底层的CUDA或OpenCL编程接口，那将是锦上添花，让我能对GPU的硬件特性有更深入的理解，从而写出更优化的代码。总之，这本书的出现，在我看来，就是为我量身定做的，它承诺着一种更强大、更高效的计算方式，我迫不及待地想翻开它，解锁GPU与MATLAB协同工作的无限可能，让我的计算能力迈上一个新的台阶。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在当今的科技前沿，掌握多学科交叉的技术是至关重要的。GPU的强大并行处理能力在图形渲染、科学模拟、深度学习等领域已经展现出无可比拟的优势，而MATLAB作为一款功能强大的工程计算和科学计算软件，在数据分析、算法开发和原型验证方面具有巨大的影响力。这本书，正是我一直在寻找的，它似乎能架起这两者之间的桥梁。我非常好奇书中是如何讲解“混合编程”这个概念的，它是否仅仅是将MATLAB的代码翻译成GPU可以执行的语言，还是有着更深层次的优化和整合。我希望书中能提供一些关于如何选择合适的GPU计算模型，例如CUDA或者OpenCL，以及如何在MATLAB中与之交互的详细指导。一些关于如何将MATLAB中的矩阵运算、信号处理函数、甚至Simulink模型与GPU并行计算结合起来的案例，对我来说会非常有启发性。如果书中还能讨论到一些高级主题，例如GPU上分布式计算的实现，或者如何利用GPU进行实时数据处理，那将是我学习的巨大收获。这本书的出现，预示着一种更高效、更强大的计算模式，我期待它能帮助我将研究推向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我一直对利用尖端技术解决复杂科学问题充满热情。GPU的并行计算能力，早已不是什么新鲜事，但如何将其与我最熟悉的MATLAB结合起来，一直是我探索的重点。这本书的名字“GPU与MATLAB混合编程”，听起来就让我眼前一亮，似乎预示着一种更强大的计算范式。我非常期待书中能提供一些非常实用的指导，例如，如何识别哪些MATLAB函数或代码段适合在GPU上并行执行，以及如何安全有效地将数据在CPU和GPU之间进行传递，避免数据一致性问题。对于初学者来说，一个清晰的入门指南尤为重要，我希望书中能从基础概念讲起，循序渐进地带领读者掌握GPU与MATLAB混合编程的技巧。如果书中能包含一些跨平台开发的考量，例如如何处理不同GPU架构的差异，或者如何利用MATLAB的工具来简化跨平台开发的过程，那将是对我非常有帮助的。总而言之，这本书的出现，让我看到了将MATLAB的易用性和GPU的强大性能完美结合的可能性，我非常期待它能为我的科研工作带来质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对前沿技术始终保持好奇的研究生，我一直关注着高性能计算的发展。GPU的并行计算能力早已声名远播，而MATLAB凭借其丰富的工具箱和易用性，一直是科研工作者不可或缺的利器。将这两者结合起来，无疑能极大地提升计算效率，加速科学发现的进程。我迫切地希望这本书能够深入浅出地讲解GPU与MATLAB混合编程的方方面面。例如，书中是否会详细介绍MATLAB中与GPU相关的核心函数和API，以及如何有效地利用这些工具来编写并行代码？我特别关注书中是否会提供实际的应用案例，比如在物理仿真、生物信息学、或者金融建模等领域的应用，通过这些案例，我能够更直观地理解混合编程的优势和实现方法。此外，关于如何对混合编程代码进行性能分析和优化，书中是否有相应的指导和技巧？如果书中还能涵盖一些关于GPU架构和并行计算原理的介绍，那就更完美了，这有助于我从根本上理解为什么GPU在某些任务上能带来如此显著的加速。这本书的出现，无疑为我提供了一个探索更强大计算能力的绝佳途径。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年的MATLAB用户，我对它在科学计算领域的地位毋庸置疑。然而，随着数据量的爆炸式增长和模型复杂度的不断攀升，我越来越感受到传统CPU计算的瓶颈。GPU的强大并行计算能力一直吸引着我，但我苦于没有一个清晰的入门指引，如何将MATLAB的用户友好性与GPU的性能优势结合起来，一直是我心中的一个难题。这本书的名字“GPU与MATLAB混合编程”恰好戳中了我的痛点。我希望书中能详细阐述这种混合编程的核心思想和基本原理，例如，哪些类型的计算任务最适合在GPU上执行，如何有效地将数据在CPU和GPU之间进行同步和传输，以及在MATLAB环境中如何调用GPU函数库。一些关于性能优化的实用技巧和最佳实践，例如如何避免不必要的内存拷贝、如何合理地划分计算任务，对我来说将是极为宝贵的。如果书中能提供一些生动的代码示例，能够从浅入深地展示不同场景下的混合编程应用，并且最好能包含一些调试和性能分析的工具介绍，那将极大地提高我的学习效率。这本书的出现，让我看到了突破计算瓶颈的希望，也为我探索更复杂的科学问题提供了新的可能。

评分☆☆☆☆☆

包装不错，最欣赏的就是京东自营的送货速度

评分☆☆☆☆☆

这本书薄薄的，内容少少的，价格贵贵的。随便翻了一下，感觉不是很好，至少对不起她的价格。建议还是不要买了吧。

评分☆☆☆☆☆

书很好，京东的活动很给力，抢到优惠券，价格相当合适。谢谢京东提供这么好的活动，可以买到很多很有用的专业书籍，为国家科技进步作出贡献，哈哈哈。

评分☆☆☆☆☆

看着内容不错才买的，正在学习中。

评分☆☆☆☆☆

书就是用来看你的，正不正版就没仔细去看了，只要有用就行

评分☆☆☆☆☆

不错的书，对不熟CUDA的研究僧来说挺有用的

评分☆☆☆☆☆

不错，精华书籍

评分☆☆☆☆☆

不错，讲得很实用，就是书有点薄

评分☆☆☆☆☆

很好，很喜欢，正是我需要的