GPU與MATLAB混閤編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[韓] 鄭鬱旭，[韓] 金英民 著，熊磊 譯

圖書標籤:

• GPU
• MATLAB
• 並行計算
• 高性能計算
• 科學計算
• 工程計算
• 數值分析
• 圖形處理
• CUDA
• 深度學習

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111529040

版次：1

商品編碼：11908957

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國際信息工程先進技術譯叢

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：208

編輯推薦

適讀人群 ：工程技術人員、高等院校學生
　　除瞭仿真和算法開發，當前越來越多的研發人員使用MATLAB進行復雜計算領域的産品部署。用戶可以藉助圖像處理器分布式並行處理，提升MATLAB代碼的性能。由於提供瞭很多高層函數，MATLAB成功成為用於快速原型設計的齣色仿真工具。但麵對紛繁復雜的GPU細節和背景知識，MATLAB用戶在麵對GPU強大計算能力時，總是猶豫不決。本書為用戶提供瞭入門讀物，架起瞭MATLAB和GPU之間的橋梁。本書從零基礎開始，深入淺齣，如介紹MATLAB使用CUDA所需的設置（支持Windows、Linux和Mac OX等多種操作係統），引導用戶通過一個個的專題（如CDUA庫），逐步掌握GPU編程。作者還與讀者分享瞭在大數據計算領域的MATLAB、C++和GPU的編程經驗，展示瞭如何修改MATLAB代碼以更好地利用GPU的計算能力，以及如何將代碼整閤到商用軟件産品中。全書提供瞭大量的代碼示例，能夠作為用戶C-MEX和CUDA代碼的模闆。

內容簡介

　　本書介紹CPU和MATLAB的聯閤編程方法，包括首先介紹瞭不使用GPU實現MATLAB加速的方法；然後介紹瞭MATLAB和計算統一設備架（CUDA）配置通過分析進行zuiyou規劃，以及利用c-mex進行CUDA編程；接著介紹瞭MATLAB與並行計算工具箱和運用CUDA加速函數庫；zui後給齣計算機圖形實例和CUDA轉換實例。本書還通過大量的實例、圖示和代碼，深入淺齣地引導讀者進入GPU的殿堂，易於讀者理解和掌握。通過閱讀本書，讀者無需付齣很多的精力和時間，就可以學習使用GPU進行並行處理，實現MATLAB代碼的加速，提高工作效率，從而將更多的時間和精力用於創造性工作和其他事情。
　　本書可作為相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

作者簡介

　　Jung W. Suh，美國KLA-Tencor（科天）公司的高級算法工程師和研究科學傢。2007年因其在3D醫學圖像處理領域的工作，從弗吉尼亞理工大學獲得博士學位。他參與瞭三星電子在MPEG-4和數字移動廣播（DMB）係統的研發工作。在任職KLA-Tencor公司前，他還擔任HeartFlow公司高級科學傢。研究領域包括生物圖像處理、模式識彆、機器學習和圖像/視頻壓縮。發錶30餘篇期刊和會議論文，並擁有6項專利。

　　Youngmin Kim，美國Life Technologies（生命科技）公司的高級軟件工程師，從事實時圖像獲取和高吞吐量圖像分析程序開發工作。他之前的工作還包括設計和開發自動顯微鏡和用於實時分析的集成成像算法軟件。先後從伊利諾伊大學（厄巴納－香檳校區）電子工程專業獲得學士和碩士學位。在加入Life Technologies公司前，他還在三星公司開發瞭3D圖像軟件，並在一傢創業公司領導軟件團隊。

目錄

前言
第1章 不使用GPU實現MATLAB加速
1.1 本章學習目標
1.2 嚮量化
1.2.1 元素運算
1.2.2 嚮量/矩陣運算
1.2.3 實用技巧
1.3 預分配
1.4 for-loop
1.5 考慮稀疏矩陣形式
1.6 其他技巧
1.6.1 盡量減少循環中的文件讀/寫
1.6.2 盡量減少動態改變路徑和改變變量類型
1.6.3 在代碼易讀性和優化間保持平衡
1.7 實例
第2章 MATLAB和CUDA配置
2.1 本章學習目標
2.2 配置MATLAB進行c-mex編程
2.2.1 備忘錄
2.2.2 編譯器的選擇
2.3 使用c-mex實現“Hello，mex!”
2.4 MATLAB中的CUDA配置
2.5 實例：使用CUDA實現簡單的嚮量加法
2.6 圖像捲積實例
2.6.1 MATLAB中捲積運算
2.6.2 用編寫的c-mex計算捲積
2.6.3 在編寫的c-mex中利用CUDA計算捲積
2.6.4 簡單的時間性能分析
2.7 總結
第3章 通過耗時分析進行最優規劃
3.1 本章學習目標
3.2 分析MATLAB代碼查找瓶頸
3.2.1 分析器的使用方法
3.2.2 針對多核CPU更精確的耗時分析
3.3 CUDA的c-mex代碼分析
3.3.1 利用Visual Studio進行CUDA分析
3.3.2 利用NVIDIA Visual Profiler進行CUDA分析
3.4 c-mex調試器的環境設置
第4章 利用c-mex進行CUDA編程
4.1 本章學習目標
4.2 c-mex中的存儲布局
4.2.1 按列存儲
4.2.2 按行存儲
4.2.3 c-mex中復數的存儲布局
4.3 邏輯編程模型
4.3.1 邏輯分組1
4.3.2 邏輯分組2
4.3.3 邏輯分組3
4.4 GPU簡單介紹
4.4.1 數據並行
4.4.2 流處理器
4.4.3 流處理器簇
4.4.4 綫程束
4.4.5 存儲器
4.5 第一種初級方法的分析
4.5.1 優化方案A：綫程塊
4.5.2 優化方案B
4.5.3 總結
第5章 MATLAB與並行計算工具箱
5.1 本章學習目標
5.2 GPU處理MATLAB內置函數
5.3 GPU處理非內置MATLAB函數
5.4 並行任務處理
5.4.1 MATLAB worker
5.4.2 parfor
5.5 並行數據處理
5.5.1 spmd
5.5.2 分布式數組與同分布數組
5.5.3 多個GPU時的worker
5.6 無需c-mex的CUDA文件直接使用
第6章 運用CUDA加速函數庫
6.1 本章學習目標
6.2 CUBLAS
6.2.1 CUBLAS函數
6.2.2 CUBLAS矩陣乘法
6.2.3 使用Visual Profiler進行CUBLAS分析
6.3 CUFFT
6.3.1 通過CUFFT進行二維FFT運算
6.3.2 用Visual Profiler進行CUFFT時間分析
6.4 Thrust
6.4.1 通過Thrust排序
6.4.2 采用Visual Profiler分析Thrust
第7章 計算機圖形學實例
7.1 本章學習目標
7.2 Marching-Cubes算法
7.3 MATLAB實現
7.3.1 步驟1
7.3.2 步驟2
7.3.3 步驟3
7.3.4 步驟4
7.3.5 步驟5
7.3.6 步驟6
7.3.7 步驟7
7.3.8 步驟8
7.3.9 步驟9
7.3.10 時間分析
7.4 采用CUDA和c-mex實現算法
7.4.1 步驟1
7.4.2 步驟2
7.4.3 時間分析
7.5 用c-mex函數和GPU實現
7.5.1 步驟1
7.5.2 步驟2
7.5.3 步驟3
7.5.4 步驟4
7.5.5 步驟5
7.5.6 時間分析
7.6 總結
第8章 CUDA 轉換實例：3D圖像處理
8.1 本章學習目標
8.2 基於Atlas分割方法的MATLAB代碼
8.2.1 基於Atlas分割背景知識
8.2.2 用於分割的MATLAB代碼
8.3 通過分析進行CUDA最優設計
8.3.1 分析MATLAB代碼
8.3.2 概要結果分析和CUDA最優設計
8.4 CUDA轉換1——正則化
8.5 CUDA轉換2——圖像配準
8.6 CUDA轉換結果
8.7 結論
附錄
附錄A 下載和安裝CUDA庫
A.1 CUDA工具箱下載
A.2 安裝
A.3 確認
附錄B 安裝NVIDIA Nsight到Visual Studio

前言/序言

　　MATLAB是廣泛應用於快速原型設計和算法開發的仿真工具，功能強大，簡單易用。許多實驗室和研究機構都迫切地希望MATLAB代碼能夠更快地運行，以滿足大運算量項目的需要。由於MATLAB采用嚮量/矩陣的數據形式，適閤於並行處理，因此采用圖形處理單元（Graphics Processing Unit，GPU）對提升MATLAB運行速度大有裨益。
　　本書主要麵嚮工程、科學、技術等專業領域，需要利用MATLAB進行海量數據處理的師生和科研人員。MATLAB用戶可能來自各個領域，不一定都具有豐富的程序開發經驗。對於那些沒有程序開發基礎的讀者，利用GPU加速MATLAB需要對他們的算法進行移植，會引入一些不必要的麻煩，甚至還需要設定環境。本書麵嚮具有一定或較多MATLAB編程經驗，但對C語言和計算機並行架構不是很瞭解的讀者，以幫助讀者將精力集中在他們的研究工作上，從而避免因使用GPU和CUDA而對MATLAB程序而非算法本身進行大量調整。
　　作為入門讀物，本書從基礎知識開始，首先介紹如何設置MATLAB運行CUDA（在Windows和Mac OSX），創建c-mex和m文件；接著引導讀者進入專業級彆的主題，如第三方CUDA庫。本書還提供瞭許多修改用戶MATLAB代碼的實用方法，以更好地利用GPU強大的計算能力。
　　本書將指導讀者使用NVIDIA的GPU顯著提升MATLAB的運行速度。NVIDIA的CUDA作為一種並行計算架構，最早用於計算機遊戲設計，但由於其高效的大規模計算能力，在基礎科學和工程領域也聲譽日隆。通過本書，讀者無需付齣很多的精力和時間，就可以利用GPU的並行處理和豐富的CUDA科學庫，實現MATLAB代碼的加速，從而提升讀者的科研工作水平。
　　通過閱讀本書，讀者很快就能體會到MATLAB代碼運行速度驚人的提升，而且通過使用開源CUDA資源，可以更好地進行科學研究。支持Windows和Mac操作係統也是本書的特點之一。

《高性能計算與科學仿真》 內容概述： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探索如何利用現代高性能計算（HPC）技術來加速科學研究和工程仿真的進程。我們不再局限於單一工具或方法的局限，而是著重於打通不同計算範式之間的壁壘，構建高效、靈活且可擴展的計算解決方案。本書將引導讀者理解HPC的核心理念，掌握主流的並行計算模型，並學習如何將其應用於解決復雜的科學問題。 第一部分：高性能計算的基礎 在這一部分，我們將奠定堅實的高性能計算基礎。讀者將首先接觸到HPC的基本概念，包括計算的規模、並行性、分布式係統以及內存模型等。我們將深入探討不同層次的並行化策略，從共享內存並行（如OpenMP）到分布式內存並行（如MPI），並分析它們在不同硬件架構上的適用性。 計算規模與並行性： 理解為什麼需要HPC，從單核到多核，再到大規模集群的演進。分析並行性的不同維度，例如任務級並行、數據級並行和指令級並行。 硬件架構與互連： 介紹現代HPC係統中常見的處理器架構（CPU、GPU），以及各種互連技術（如InfiniBand、Ethernet）如何影響通信效率。 並行編程模型： 共享內存並行： 詳細講解OpenMP，包括其指令集、綫程管理、同步機製、工作共享以及任務並行。通過實際案例展示如何將串行代碼改寫為並行版本，並分析性能瓶頸。 分布式內存並行： 深入剖析MPI（Message Passing Interface）標準，涵蓋點對點通信、集體通信操作、通信拓撲以及MPI程序的組織結構。讀者將學習如何設計和實現大規模分布式並行程序。 內存管理與性能優化： 討論內存訪問模式、緩存一緻性、NUMA（Non-Uniform Memory Access）架構對性能的影響。介紹內存分配、數據局部性優化等關鍵技術。 任務調度與作業管理： 介紹HPC集群中常用的作業調度係統（如Slurm、PBS），以及如何編寫提交腳本來管理計算任務。 第二部分：跨平颱異構計算的實踐 隨著計算能力的飛速發展，異構計算平颱（如CPU與GPU的組閤）已成為HPC的重要組成部分。本部分將聚焦於如何在異構環境中有效地分配計算任務，最大化整體性能。我們將深入探討GPU計算的原理，並介紹相關的編程模型和工具鏈。 GPU計算原理： 講解GPU的架構特點，包括流處理器（SMs）、綫程塊（Blocks）、綫程（Threads）以及SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型。理解GPU內存層次結構，如全局內存、共享內存、寄存器等。 GPU編程模型： CUDA（Compute Unified Device Architecture）： 全麵介紹CUDA編程模型，包括核函數（Kernels）、設備（Devices）、上下文（Context）、內存拷貝、綫程管理以及同步機製。通過大量實例，演示如何將計算密集型任務移植到GPU上執行，並進行性能調優。 OpenCL（Open Computing Language）： 介紹OpenCL作為一種開放標準的跨平颱並行計算框架。對比CUDA，分析OpenCL在不同硬件平颱上的優勢和劣勢，並提供相應的編程實踐。 CPU與GPU協同計算： 任務分解與負載均衡： 探討如何將計算任務閤理地分配給CPU和GPU，以及如何實現高效的負載均衡，避免資源閑置。 數據遷移與通信優化： 分析CPU與GPU之間數據傳輸的開銷，並介紹數據預取、異步傳輸等優化策略。 異構計算框架： 介紹一些高級的異構計算框架，如OpenACC，它們提供瞭一種更高級彆的抽象，簡化瞭在CPU和GPU之間切換的復雜性。 第三部分：高級科學計算與應用 在掌握瞭HPC和異構計算的基礎之後，本部分將帶領讀者將這些技術應用於實際的科學計算和工程仿真領域。我們將通過多個領域的典型案例，展示如何構建高性能的解決方案。 數值方法與算法優化： 綫性代數計算： 介紹高性能的綫性代數庫（如BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、cuBLAS、cuSOLVER），以及如何利用它們加速矩陣運算。 求解偏微分方程（PDEs）： 探討有限差分、有限元、譜方法等數值離散技術，以及如何並行化這些算法以解決復雜的物理和工程問題，例如流體力學、傳熱、電磁場仿真等。 快速傅裏葉變換（FFT）： 介紹並行FFT算法，以及其在信號處理、圖像處理和科學模擬中的應用。 數據密集型科學計算： 大規模數據分析： 討論如何利用HPC處理和分析海量數據集，例如在生物信息學、天文學、金融建模等領域。 機器學習與深度學習： 介紹如何在HPC平颱上訓練和部署大規模的機器學習和深度學習模型，利用GPU加速模型的訓練過程。 性能分析與調優： 性能測量工具： 介紹各種性能分析工具（如gprof, Valgrind, Nsight Systems, NVPROF），幫助讀者定位程序的性能瓶頸。 並行性能調優策略： 針對CPU、GPU以及CPU-GPU協同計算，提供係統的性能調優方法，包括算法改進、數據結構優化、並行度調整、通信模式優化等。 可擴展性分析： 探討程序的弱可擴展性和強可擴展性，以及如何設計能夠在大規模集群上有效運行的並行程序。 案例研究： 流體力學仿真： 展示如何使用HPC技術加速CFD（計算流體力學）模擬，例如天氣預報、飛機設計、汽車空氣動力學分析等。 分子動力學模擬： 介紹如何利用GPU加速分子動力學模擬，研究材料性質、藥物設計等。 高性能圖像處理與計算攝影： 探討GPU在圖像濾波、特徵提取、三維重建等領域的應用。 科學可視化： 介紹如何利用HPC技術生成高質量的科學可視化結果，幫助理解復雜的仿真數據。 第四部分：麵嚮未來的計算範式 本部分將展望高性能計算的未來發展趨勢，包括新型硬件架構、新興的編程模型以及新的計算應用領域。 眾核處理器與新型加速器： 介紹FPGA（現場可編程門陣列）、ASIC（專用集成電路）等新型計算硬件，以及它們在特定應用領域的潛力。 容器化與工作流管理： 探討Docker、Singularity等容器技術在HPC環境中的應用，以及如何構建端到端的可重復科學工作流。 人工智能與HPC的融閤： 深入分析AI技術如何賦能HPC，以及HPC如何支持更大規模、更復雜的AI模型。 量子計算簡介： 對當前量子計算的發展進行簡要介紹，並探討其與傳統HPC的潛在結閤點。 讀者對象： 本書適閤對高性能計算、並行計算、異構計算以及科學仿真感興趣的本科生、研究生、研究人員和工程師。具備基礎的計算機科學知識和一種或多種編程語言（如C/C++、Python）的讀者將更容易理解本書內容。 學習價值： 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解高性能計算的核心原理和關鍵技術。 掌握主流的並行編程模型，能夠獨立開發高性能的並行程序。 熟練運用GPU等異構計算資源，大幅提升計算效率。 將HPC技術應用於實際的科學研究和工程問題。 具備分析和解決大規模計算挑戰的能力。 跟上高性能計算領域不斷發展的步伐。 本書將理論與實踐相結閤，通過大量的代碼示例和詳細的案例分析，幫助讀者將抽象的概念轉化為實際的技能，從而在各自的研究和工程領域取得突破。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在當今的科技前沿，掌握多學科交叉的技術是至關重要的。GPU的強大並行處理能力在圖形渲染、科學模擬、深度學習等領域已經展現齣無可比擬的優勢，而MATLAB作為一款功能強大的工程計算和科學計算軟件，在數據分析、算法開發和原型驗證方麵具有巨大的影響力。這本書，正是我一直在尋找的，它似乎能架起這兩者之間的橋梁。我非常好奇書中是如何講解“混閤編程”這個概念的，它是否僅僅是將MATLAB的代碼翻譯成GPU可以執行的語言，還是有著更深層次的優化和整閤。我希望書中能提供一些關於如何選擇閤適的GPU計算模型，例如CUDA或者OpenCL，以及如何在MATLAB中與之交互的詳細指導。一些關於如何將MATLAB中的矩陣運算、信號處理函數、甚至Simulink模型與GPU並行計算結閤起來的案例，對我來說會非常有啓發性。如果書中還能討論到一些高級主題，例如GPU上分布式計算的實現，或者如何利用GPU進行實時數據處理，那將是我學習的巨大收獲。這本書的齣現，預示著一種更高效、更強大的計算模式，我期待它能幫助我將研究推嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對前沿技術始終保持好奇的研究生，我一直關注著高性能計算的發展。GPU的並行計算能力早已聲名遠播，而MATLAB憑藉其豐富的工具箱和易用性，一直是科研工作者不可或缺的利器。將這兩者結閤起來，無疑能極大地提升計算效率，加速科學發現的進程。我迫切地希望這本書能夠深入淺齣地講解GPU與MATLAB混閤編程的方方麵麵。例如，書中是否會詳細介紹MATLAB中與GPU相關的核心函數和API，以及如何有效地利用這些工具來編寫並行代碼？我特彆關注書中是否會提供實際的應用案例，比如在物理仿真、生物信息學、或者金融建模等領域的應用，通過這些案例，我能夠更直觀地理解混閤編程的優勢和實現方法。此外，關於如何對混閤編程代碼進行性能分析和優化，書中是否有相應的指導和技巧？如果書中還能涵蓋一些關於GPU架構和並行計算原理的介紹，那就更完美瞭，這有助於我從根本上理解為什麼GPU在某些任務上能帶來如此顯著的加速。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個探索更強大計算能力的絕佳途徑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就讓我非常興奮，畢竟我一直對高性能計算和科學計算領域有著濃厚的興趣。GPU的並行計算能力和MATLAB強大的數值計算與可視化工具的結閤，無疑是開啓瞭一個全新的研究和開發範式。想象一下，將那些原本需要耗費數小時甚至數天的復雜模擬，在GPU的加持下瞬間完成，那將極大地加速我的科研進程，讓我能夠更專注於算法的創新和結果的分析。我尤其期待書中能詳細講解如何將MATLAB的代碼高效地移植到GPU上，包括數據傳輸、並行策略的選擇、以及如何避免常見的性能瓶頸。能否提供一些實際的案例，比如在圖像處理、信號分析或者機器學習領域的應用，那就更好瞭。如果書中還能觸及一些底層的CUDA或OpenCL編程接口，那將是錦上添花，讓我能對GPU的硬件特性有更深入的理解，從而寫齣更優化的代碼。總之，這本書的齣現，在我看來，就是為我量身定做的，它承諾著一種更強大、更高效的計算方式，我迫不及待地想翻開它，解鎖GPU與MATLAB協同工作的無限可能，讓我的計算能力邁上一個新的颱階。

評分☆☆☆☆☆

我一直對利用尖端技術解決復雜科學問題充滿熱情。GPU的並行計算能力，早已不是什麼新鮮事，但如何將其與我最熟悉的MATLAB結閤起來，一直是我探索的重點。這本書的名字“GPU與MATLAB混閤編程”，聽起來就讓我眼前一亮，似乎預示著一種更強大的計算範式。我非常期待書中能提供一些非常實用的指導，例如，如何識彆哪些MATLAB函數或代碼段適閤在GPU上並行執行，以及如何安全有效地將數據在CPU和GPU之間進行傳遞，避免數據一緻性問題。對於初學者來說，一個清晰的入門指南尤為重要，我希望書中能從基礎概念講起，循序漸進地帶領讀者掌握GPU與MATLAB混閤編程的技巧。如果書中能包含一些跨平颱開發的考量，例如如何處理不同GPU架構的差異，或者如何利用MATLAB的工具來簡化跨平颱開發的過程，那將是對我非常有幫助的。總而言之，這本書的齣現，讓我看到瞭將MATLAB的易用性和GPU的強大性能完美結閤的可能性，我非常期待它能為我的科研工作帶來質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年的MATLAB用戶，我對它在科學計算領域的地位毋庸置疑。然而，隨著數據量的爆炸式增長和模型復雜度的不斷攀升，我越來越感受到傳統CPU計算的瓶頸。GPU的強大並行計算能力一直吸引著我，但我苦於沒有一個清晰的入門指引，如何將MATLAB的用戶友好性與GPU的性能優勢結閤起來，一直是我心中的一個難題。這本書的名字“GPU與MATLAB混閤編程”恰好戳中瞭我的痛點。我希望書中能詳細闡述這種混閤編程的核心思想和基本原理，例如，哪些類型的計算任務最適閤在GPU上執行，如何有效地將數據在CPU和GPU之間進行同步和傳輸，以及在MATLAB環境中如何調用GPU函數庫。一些關於性能優化的實用技巧和最佳實踐，例如如何避免不必要的內存拷貝、如何閤理地劃分計算任務，對我來說將是極為寶貴的。如果書中能提供一些生動的代碼示例，能夠從淺入深地展示不同場景下的混閤編程應用，並且最好能包含一些調試和性能分析的工具介紹，那將極大地提高我的學習效率。這本書的齣現，讓我看到瞭突破計算瓶頸的希望，也為我探索更復雜的科學問題提供瞭新的可能。

評分☆☆☆☆☆

很好，我發現還有幾十個評價沒有評。額(⊙o⊙)…。今天不評瞭。過幾天來。書真的很不錯

評分☆☆☆☆☆

非常實用實用非常實用實用非常實用實用非常實用實用

評分☆☆☆☆☆

說實話，對本書期望過高瞭！比較薄，感覺不是很深入，還得靠自己！

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，包裝完好，紙張也可以，速度很快。

評分☆☆☆☆☆

很好的衣服。我們比賽用

評分☆☆☆☆☆

物流很快，正在努力學習中?

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

不錯，精華書籍

評分☆☆☆☆☆

不錯，精華書籍