GPU编程与优化 大众高性能计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方民权，张卫民，方建滨，周海芳，高畅 著

图书标签:

• GPU编程
• CUDA
• OpenCL
• 并行计算
• 高性能计算
• 优化
• 计算机体系结构
• 图形处理
• 深度学习
• 科学计算

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302446422

版次：1

商品编码：12039484

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：416

字数：660000

正文语种：中文

编辑推荐

　　系统全面的GPU知识体系
　　实践引导的有效优化方法
　　切中要害的性能影响因素
　　通俗翔实的异构协同并行
　　循序渐进的优化实例解析
　　精炼真实的GPU性能测评

内容简介

　　本书第一篇系统地介绍GPU编程的相关知识，帮助读者快速入门，并构建GPU知识体系；第二篇和第三篇给出大量实例，对每个实例进行循序渐进的并行和优化实践，为读者提供GPU编程和优化参考；第四篇总结影响GPU性能的关键要素（执行核心和存储体系），量化测评GPU的核心性能参数，给出CPU/GPU异构系统上覆盖完全的各种混合并行模式及其实践，帮助读者真正透彻理解GPU。
　　本书适合作为计算机及相关专业的教材，也可作为GPU程序开发人员和科研人员的参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

作者简介

　　方民权，国防科学技术大学计算机科学与技术专业博士，研究方向是高性能计算、异构计算，涉及领域包括遥感图像处理、计算微电子学、声呐信号处理和地震模拟等。张卫民博士，研究员，博士生导师，任国防科学技术大学海洋科学与工程研究院总工程师、湖南省气象协会副理事长、湖南省计算数学协会理事，研究方向是数值天气预报、海洋环境数值模拟、卫星资料、并行算法，科研成果获部委级一等奖7项、二等奖8项、三等奖1项，出版著作5部，发表论文80余篇。

内页插图

目录

第一篇理论篇
第1章高性能计算概述3
1.1高性能计算概念辨析3
1.1.1并行计算、高性能计算和超级计算3
1.1.2超级计算机与超级计算中心4
1.2计算科学5
1.3高性能计算发展史5
1.4高性能计算简介6
1.5向量机与阵列机8
1.6本章小结9
第2章GPU概述10
2.1GPU是什么10
2.2协处理器10
2.3GPU与显卡的关系11
2.4GPU/显卡购买注意事项11
2.5为什么要学GPU编程12
2.6GPU与CPU辨析13
2.7GPU发展简史14
2.8GPU编程方法14
2.9CPU/GPU异构系统16
第3章GPU硬件架构17
3.1GPU架构17
3.1.1Tesla架构18
3.1.2Fermi架构20
3.1.3Kepler架构21
3.1.4Maxwell架构23
3.1.5Pascal架构243.2Kernel的硬件映射28
3.3GPU存储体系29
3.4GPU计算能力30
GPU编程与优化——大众高性能计算目录第4章GPU软件体系33
4.1GPU软件生态系统33
4.2CUDA Toolkit34
4.2.1NVCC编译器34
4.2.2cuobjdump35
4.3CUDA环境安装36
4.3.1Windows 7安装CUDA 4.236
4.3.2Linux下安装CUDA38
第5章CUDA C编程41
5.1CUDA编程模型41
5.2CUDA编程七步曲42
5.3驱动API与运行时API42
5.4CUDA运行时函数43
5.4.1设备管理函数43
5.4.2存储管理函数45
5.4.3数据传输函数48
5.4.4线程管理函数51
5.4.5流管理函数52
5.4.6事件管理函数52
5.4.7纹理管理函数53
5.4.8执行控制函数55
5.4.9错误处理函数55
5.4.10图形学互操作函数57
5.4.11OpenGL互操作函数58
5.4.12Direct3D互操作函数59
5.5CUDA C语言扩展60
5.6grid�瞓lock�瞭hread三维模型61
第二篇入门篇
第6章向量加法67
6.1向量加法及其串行代码67
6.2单block单thread向量加68
6.3单block多thread向量加68
6.4多block多thread向量加69
6.5CUBLAS库向量加法70
6.6实验结果分析与结论71
6.6.1本书实验平台71
6.6.2实验结果71
6.6.3结论71
6.7知识点总结72
6.8扩展练习75
第7章归约: 向量内积76
7.1向量内积及其串行代码76
7.2单block分散归约向量内积77
7.3单block低线程归约向量内积78
7.4多block向量内积(CPU二次归约)79
7.5多block向量内积(GPU二次归约)81
7.6基于原子操作的多block向量内积81
7.7计数法实现多block向量内积84
7.8CUBLAS库向量内积85
7.9实验结果与结论86
7.9.1实验结果86
7.9.2结论86
7.10归约的深入优化探讨87
7.10.1block数量和thread数量对归约性能的影响87
7.10.2算术运算优化88
7.10.3减少同步开销89
7.10.4循环展开90
7.10.5总结91
7.11知识点总结91
7.12扩展练习94
第8章矩阵乘法95
8.1矩阵乘法及其3种串行代码95
8.1.1一般矩阵乘法95
8.1.2循环交换矩阵乘法97
8.1.3转置矩阵乘法98
8.1.4实验结果与最优串行矩阵乘99
8.2grid线程循环矩阵乘法100
8.3block线程循环矩阵乘法101
8.4行共享存储矩阵乘法101
8.5棋盘阵列矩阵乘法103
8.6判断移除105
8.7CUBLAS矩阵乘法106
8.8实验结果分析与结论108
8.8.1矩阵乘精度分析108
8.8.2实验结果分析110
8.8.3浮点运算能力分析111
8.9行共享存储矩阵乘法改进111
8.10知识点总结113
8.11扩展练习115
第9章矩阵转置116
9.1矩阵转置及其串行代码116
9.21D矩阵转置117
9.32D矩阵转置118
9.4共享存储2D矩阵转置119
9.5共享存储2D矩阵转置diagonal优化120
9.6实验结果分析与结论121
9.7共享存储2D矩阵转置的深入优化122
9.8知识点总结124
9.9扩展练习125
第三篇提高篇
第10章卷积129
10.1卷积及其串行实现129
10.1.1一维卷积129
10.1.2二维卷积131
10.2GPU上1D卷积134
10.3M常量1D卷积135
10.4M共享1D卷积136
10.5N共享1D卷积137
10.6实验结果分析139
10.6.1扩展法1D卷积实验结果分析139
10.6.2判断法与扩展法1D卷积对比140
10.6.3加速比分析141
10.6.4线程维度对性能的影响141
10.72D卷积的GPU移植与优化142
10.7.1GPU上2D卷积142
10.7.2M常量2D卷积143
10.7.3M常量N共享2D卷积143
10.7.42D卷积实验结果分析145
10.8知识点总结145
10.9扩展练习147
第11章曼德博罗特集148
11.1曼德博罗特集及其串行实现148
11.2曼德博罗特集的GPU映射150
11.3一些优化尝试及效果152
11.3.1访存连续152
11.3.2uchar4访存合并153
11.3.34种零拷贝153
11.3.4总结分析155
11.4计算通信重叠优化156
11.5突破kernel执行时间限制159
11.6知识点总结160
11.7扩展练习162
第12章扫描: 前缀求和163
12.1前缀求和及其串行代码163
12.2Kogge�睸tone并行前缀和164
12.2.1直接Kogge�睸tone分段前缀和164
12.2.2交错Kogge�睸tone分段前缀和165
12.2.3完整Kogge�睸tone前缀和166
12.3Brent�睰ung并行前缀和168
12.3.1Brent�睰ung分段前缀和169
12.3.2两倍数据的Brent�睰ung分段前缀和170
12.3.3避免bank conflict的两倍数据Brent�睰ung分段前缀和171
12.3.4完整Brent�睰ung前缀和173
12.4warp分段的Kogge�睸tone前缀求和174
12.5实验结果分析与结论177
12.6知识点总结179
12.7扩展练习180第13章排序181
13.1串行排序及其性能181
13.1.1选择排序181
13.1.2冒泡排序182
13.1.3快速排序182
13.1.4基数排序183
13.1.5双调排序网络185
13.1.6合并排序186
13.1.7串行排序性能对比187
13.2基数排序188
13.2.1基数排序概述188
13.2.2单block基数排序189
13.2.3基于thrust库的基数排序196
13.3双调排序网络197
13.3.1双调排序网络概述197
13.3.2单block双调排序网络199
13.3.3多block双调排序网络202
13.4快速排序206
13.5合并排序207
13.6实验结果分析与结论208
13.7知识点总结209
13.8扩展练习210
第14章几种简单图像处理211
14.1图像直方图统计211
14.1.1串行直方图统计211
14.1.2并行直方图统计211
14.1.3实验结果与分析212
14.2中值滤波213
14.2.1串行中值滤波214
14.2.21D并行中值滤波215
14.2.3共享1D中值滤波216
14.2.4双重共享1D中值滤波218
14.2.52D并行中值滤波221
14.2.6共享2D中值滤波222
14.2.7共享2D中值滤波的改进227
14.2.8实验结果与分析229
14.3均值滤波231
14.3.1串行均值滤波231
14.3.2并行均值滤波232
14.3.3实验结果与分析233
第四篇核心篇
第15章GPU执行核心237
15.1概述237
15.2算术运算支持238
15.2.1整数运算238
15.2.2浮点运算239
15.3算术运算性能240
15.4分支处理242
15.5同步与测时246
15.5.1同步246
15.5.2测时247
15.6数学函数247
15.7warp与block原语249
15.7.1warp原语249
15.7.2block原语250
15.8kernel启动、线程切换和循环处理251
第16章GPU存储体系254
16.1概述254
16.2寄存器259
16.3局部存储261
16.4共享存储器264
16.4.1共享存储使用264
16.4.2bank conflict265
16.4.3volatile关键字266
16.4.4共享存储原子操作267
16.5常量存储268
16.6全局存储269
16.6.1全局存储的使用269
16.6.2全局存储的合并访问271
16.6.3利用纹理缓存通道访问全局存储271
16.7纹理存储273
16.7.1CUDA数组273
16.7.2纹理存储的操作和限制274
16.7.3读取模式、纹理坐标、滤波模式和寻址模式276
16.7.4表面存储278
16.8主机端内存281
16.9零拷贝操作283
第17章GPU关键性能测评284
17.1GPU性能测评概述284
17.2GPU参数获取286
17.2.1GPU选择286
17.2.2详细设备参数获取287
17.3精确测时方法汇总288
17.3.1clock测时289
17.3.2gettimeofday测时289
17.3.3CUDA事件测时289
17.3.4cutil库函数测时290
17.4GPU预热与启动开销290
17.5GPU浮点运算能力291
17.6GPU访存带宽293
17.7GPU通信带宽295
17.8NVIDIA Visual Profiler296
17.9程序性能对比约定298
第18章CPUs和GPUs协同299
18.1协同优化基点299
18.1.1CPU并行矩阵乘基点299
18.1.2GPU并行矩阵乘基点300
18.2CPU/GPU协同300
18.3多GPU协同305
18.3.1CUDA版本306
18.3.2OpenMP+CUDA308
18.3.3MPI+CUDA311
18.4CPUs/GPUs协同314
18.4.1CUDA版本314
18.4.2OpenMP+CUDA319
18.4.3MPI+OpenMP+CUDA324
18.5本章小结329
附录
附录A判断法1D卷积代码333
附录A.1判断法1D卷积basic版333
附录A.2判断法1D卷积constant版334
附录A.3判断法1D卷积shared版336
附录A.4判断法1D卷积cache版337
附录B曼德博罗特集的系列优化代码340
附录B.1完整版串行C代码340
附录B.2cuda_1_0343
附录B.3cuda_0_2345
附录B.4cuda_zerocopy346
附录B.5cuda_1_0_zerocopy348
附录B.6cuda_0_0_zerocopy349
附录B.7cuda_0_2_zerocopy351
附录B.8cuda_2352
附录B.9cuda_1_2354
附录C几种图像处理完整源码357
附录C.1BMP图像读写头文件357
附录C.2图像直方图串行代码373
附录C.3串行中值滤波代码374
附录C.4并行均值滤波相关代码376
附录Dnvprof帮助菜单383
附录ENVCC帮助菜单388
附录F几种排序算法源代码399
附录F.1bitonic_sort_block函数399
附录F.2GPU快速排序完整代码400
附录F.3GPU合并排序完整代码408
参考文献417

《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》 内容简介： 在飞速发展的计算领域，高效的数据组织和精巧的算法是构建高性能、可扩展软件系统的基石。无论您是初涉编程的学子，还是寻求技术突破的资深工程师，对核心数据结构与算法的深刻理解都将为您打开通往更广阔技术世界的大门。《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》正是这样一本旨在为您夯实基础、激发潜能的力作。 本书并非简单罗列各种算法的定义与伪代码，而是力求以清晰易懂的语言、丰富翔实的实例，引导读者逐步探索数据结构与算法的核心思想、设计原理以及实际应用。我们坚信，理解“为什么”比仅仅知晓“是什么”更为重要，因此，本书将着重讲解各种数据结构和算法诞生的背景、解决的问题，以及它们是如何在计算机科学的发展历程中演进和优化的。 核心内容聚焦： 第一部分：数据结构的基础图谱 线性数据结构： 数组与链表： 从最基础的数组讲起，深入剖析其内存存储模型、访问效率的权衡，以及在动态内存管理中的挑战。随后，我们将详细介绍单向链表、双向链表、循环链表的结构特点、操作实现（插入、删除、查找）以及它们与数组在不同场景下的优劣对比。特别会探讨链表在解决动态大小和频繁插入删除问题时的优势，以及其相较于数组的空间和时间复杂度差异。 栈与队列： 讲解栈的“后进先出”（LIFO）和队列的“先进先出”（FIFO）原则，并通过数组和链表等底层实现方式，阐述它们在函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索等经典问题中的应用。我们将深入分析栈溢出和队列满等潜在问题，并提供相应的解决方案。 哈希表（散列表）： 深入解析哈希函数的选择原则、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法），以及哈希表在实现快速查找、插入和删除时的强大能力。我们将通过实际案例，例如字典、缓存等，展示哈希表如何极大地提升数据访问效率，并讨论负载因子、rehash等关键概念。 非线性数据结构： 树形结构： 二叉树与二叉搜索树（BST）： 从二叉树的基本概念出发，详细讲解二叉搜索树的定义、性质以及如何在其中高效地执行插入、删除和查找操作。我们将探讨二叉搜索树在排序、搜索等方面的应用，并分析其在最坏情况下的性能退化问题。 平衡二叉搜索树（AVL树、红黑树）： 针对二叉搜索树在极端情况下的性能瓶颈，本书将重点介绍AVL树和红黑树等自平衡二叉搜索树。我们会详细讲解它们的平衡条件、旋转操作（左旋、右旋）以及插入和删除过程中如何维护树的平衡，从而保证对数级的时间复杂度。这些数据结构是数据库索引、文件系统等高性能应用的核心。 B树与B+树： 聚焦于数据库和文件系统中常用的多路搜索树。我们将深入剖析B树和B+树的结构特点，例如节点度、扇出等，以及它们如何通过减少磁盘I/O次数来优化大规模数据的检索效率。B+树的特点，如索引层与数据层的分离，将在本书中得到详尽阐述。 堆（Heap）： 讲解最大堆和最小堆的概念，及其在优先队列实现、堆排序中的核心作用。我们将分析堆的插入和删除操作，以及如何利用堆的性质来高效地求解Top K问题。 图结构： 图的基本概念： 介绍图的定义、术语（顶点、边、度、连通分量等），以及有向图和无向图的区别。 图的表示方法： 详细讲解邻接矩阵和邻接表两种表示方法的优劣，并分析它们在不同图规模和密度下的适用性。 图的遍历算法： 深入讲解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理、实现过程及其在查找路径、判断连通性等问题中的应用。 最短路径算法： 重点介绍Dijkstra算法、Bellman-Ford算法，以及Floyd-Warshall算法，分析它们的适用条件、时间复杂度，并辅以具体案例讲解如何在实际问题中应用它们。 最小生成树算法： 详细阐述Prim算法和Kruskal算法，解释它们如何找到连通图中权值之和最小的边集，以及在网络设计、连通性优化等场景下的应用。 第二部分：算法设计与分析的智慧 算法基础： 算法复杂度分析： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，并详细讲解大O表示法、大Ω表示法、大Θ表示法。通过分析各种数据结构和算法的操作，让读者掌握衡量算法效率的关键工具。 递归与分治策略： 深入理解递归的本质，掌握如何将复杂问题分解为规模更小的相同问题来求解。讲解分治算法的思想，如归并排序、快速排序，并分析其效率。 核心算法范式： 贪心算法： 讲解贪心算法的设计思想，即在每一步选择局部最优解，期望最终获得全局最优解。通过活动选择问题、霍夫曼编码等经典案例，分析贪心算法的适用场景和局限性。 动态规划： 深入剖析动态规划的核心思想——将问题分解为子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。详细讲解状态转移方程的定义与推导，并通过背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列等例子，引导读者掌握动态规划的应用技巧。 回溯算法： 讲解回溯算法的“试探”思想，即通过深度优先搜索，不断扩展解空间，当发现当前路径无法构成有效解时，则“回溯”到上一步，尝试其他分支。通过N皇后问题、组合总和等问题，演示回溯算法的实现与优化。 分支限界算法： 介绍分支限界算法与回溯算法的异同，重点讲解如何利用限界函数有效地剪枝，从而在搜索过程中排除不可能得到最优解的分支，提高搜索效率。 高级算法专题： 排序算法深度解析： 不仅涵盖冒泡排序、插入排序、选择排序等基础排序，更会深入剖析希尔排序、堆排序、快速排序（包括各种优化策略）、归并排序，以及计数排序、桶排序、基数排序等非比较排序。重点分析它们的稳定性、时间复杂度和空间复杂度，并探讨在不同数据特性下的最优选择。 字符串匹配算法： 讲解朴素的字符串匹配方法，然后深入介绍KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法，分析它们如何通过预处理模式串，显著提高匹配效率，并提供实际应用场景。 图算法进阶： 扩展图算法的应用，如拓扑排序、关键路径分析、强连通分量（Tarjan算法、Kosaraju算法）等，帮助读者解决更复杂的网络优化和依赖关系分析问题。 实践与案例驱动： 本书最大的特色在于理论与实践的紧密结合。我们精选了大量来自实际编程挑战、面试题库以及工业界应用场景的案例，涵盖了从数据处理、Web开发到系统优化等多个领域。每种数据结构和算法的讲解都会伴随清晰的伪代码或流程图，并提供可运行的示例代码（语言不限于特定一种，注重逻辑清晰）。读者可以通过阅读和运行这些代码，直观地理解算法的执行过程，并学会如何将所学知识应用到实际编程中。 谁适合阅读本书？ 计算机科学与技术专业的学生： 作为课程学习的补充读物，帮助您深入理解数据结构与算法这门核心课程。 软件工程师： 无论是初级还是资深，本书都能帮助您巩固基础，学习新的算法和优化技巧，提升解决复杂问题的能力，为职业发展打下坚实基础。 准备技术面试的求职者： 数据结构与算法是几乎所有技术面试的必考内容，本书将为您提供全面、系统的复习资料。 对算法和程序性能优化感兴趣的任何人： 如果您希望写出更高效、更健壮的代码，本书将是您不可或缺的指南。 学习本书，您将收获： 扎实的数据结构理论基础： 深刻理解各种数据结构的内部机制和适用场景。 精湛的算法设计与分析能力： 掌握设计高效算法的思维方式，并能准确评估算法的性能。 解决实际问题的能力： 能够将抽象的算法知识转化为解决具体编程挑战的有效工具。 提升代码的效率与可读性： 编写出更快速、更节省资源的优秀程序。 自信应对技术挑战： 建立在坚实理论基础上的自信，能够从容应对各种复杂的技术问题。 《深入理解数据结构与算法：从理论到实践》将是一段充满启发和收获的学习旅程。我们期待与您一同探索计算世界的奥秘，用知识和智慧武装您的技术之路。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个刚开始接触高性能计算的学生来说，《GPU编程与优化：大众高性能计算》这本书简直是一场及时雨。之前我对GPU的认知仅限于它能提供强大的图形处理能力，对于它在科学计算领域的应用了解甚少。阅读这本书，我感觉自己打开了一个全新的世界。作者从最基础的概念讲起，循序渐进，即使是对于我这样没有太多相关背景知识的读者，也能够轻松理解。书中对GPU硬件架构的讲解，比如SM（Streaming Multiprocessor）的组成、warp（线程束）的概念、以及线程的调度机制，都用通俗易懂的语言和精美的插图进行了解释，让我对GPU的内部工作原理有了清晰的认识。我特别喜欢书中关于“并行算法设计”的章节，这里列举了许多常见的并行计算模式，并提供了对应的CUDA实现思路，这为我今后的学习和项目实践提供了宝贵的参考。例如，书中对矩阵乘法、卷积等经典算法的GPU优化分析，让我看到了理论知识如何转化为实际的性能提升。而且，这本书并没有局限于理论，而是提供了大量的代码示例，并且对代码的每一部分都进行了详细的解释，这让我能够边学边练，快速掌握GPU编程的技巧。我之前尝试过一些简单的GPU并行程序，但总觉得性能不尽如人意，读完这本书后，我才恍然大悟，很多优化技巧都集中在内存访问和并行执行的协调上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为那些渴望在高性能计算领域大展身手的开发者们提供了一本“秘籍”。我一直对GPU在科学计算中的强大能力充满好奇，但苦于没有系统的学习路径，常常只能零散地阅读一些博客文章或者官方文档，效果甚微。这次阅读《GPU编程与优化：大众高性能计算》后，我感觉自己像是打通了任督二脉。书中的内容不仅仅停留在API的调用层面，更重要的是深入剖析了GPU的计算模型和执行流程。例如，在解释线程块（thread block）和线程（thread）的概念时，作者通过生动形象的比喻，让我清晰地理解了它们之间的层级关系以及在GPU上的映射方式。我特别喜欢书中关于“内存访问模式”的章节，这里详细阐述了全局内存、共享内存、常量内存等不同类型内存的特性，以及如何通过优化内存访问模式来最大化GPU的吞吐量。书中给出的很多代码示例都非常具有指导意义，它们不仅展示了如何编写高效的GPU代码，还详细解释了为什么这样写能够提升性能，这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，非常有价值。我之前编写的一些并行算法，总是感觉性能无法达到理论上的预期，阅读了这本书后，我才意识到很多性能瓶颈都来自于不合理的内存访问和线程同步。书中关于SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型的讲解，也帮助我理解了GPU为何能够高效地执行大规模并行计算，以及如何更好地利用这一特性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在高性能计算领域摸爬滚打多年的工程师，最近有幸拜读了《GPU编程与优化：大众高性能计算》这本书，真是相见恨晚。这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，尤其是在GPU底层架构的讲解上，作者娓娓道来，抽丝剥茧，将那些看似晦涩难懂的硬件细节剖析得淋漓尽致。我曾经花了大量时间试图理解SIMT模型、线程束调度、共享内存的读写冲突等概念，但往往不得其法，总觉得隔靴搔痒。而这本书则提供了一个全新的视角，通过翔实的图示和贴切的比喻，让我茅塞顿开。比如，书中关于内存层次结构的阐述，详细对比了全局内存、共享内存、寄存器的延迟和带宽差异，并给出了具体的优化策略，这对于我以往编写的并行程序性能瓶颈的定位和解决提供了重要的指导。此外，书中对CUDA C/C++语言特性的深入讲解，涵盖了从基础语法到高级特性的方方面面，尤其是对并行模式的介绍，如Map-Reduce、Stencil等，都提供了清晰的实现思路和代码示例，这对于我这种需要快速上手GPU编程的开发者来说，无疑是一份宝贵的财富。我尤其欣赏书中在介绍并发模型时，不仅仅停留在理论层面，而是深入到线程同步、原子操作、以及如何避免数据竞争等实际应用场景，并且提供了行之有效的解决方案。这本书的语言风格也十分接地气，虽然技术性很强，但读起来并不枯燥，反而有一种探索未知的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事算法研发的科研人员，我一直在寻找一本能够帮助我高效利用GPU进行科学计算的参考书，《GPU编程与优化：大众高性能计算》这本书完美地契合了我的需求。本书在GPU编程理论和实践之间取得了极佳的平衡，既有对底层硬件原理的深入剖析，又不乏对实际编程技巧的详细指导。我尤其推崇书中关于“内存层次结构优化”和“线程束（warp）调度优化”的章节，这些是影响GPU程序性能的关键因素。作者通过大量的图示和具体的代码示例，生动地解释了共享内存的读写模式、跨线程束数据共享的技巧，以及如何通过调整线程块和网格的维度来达到最佳的并行效率。我过去在并行化一个复杂模拟算法时，常常会遇到性能瓶颈，总是难以找到优化的方向，而这本书提供的系统性方法论，让我能够更清晰地分析问题，并找到解决方案。例如，书中关于“原子操作”和“锁机制”的深入讲解，对于我处理多线程协作中的数据一致性问题非常有帮助。此外，本书还涵盖了GPU上的调试技巧和性能度量方法，这些都是在实际开发中不可或缺的技能。我非常欣赏书中对“异构计算”概念的引入，这让我能够更好地理解CPU和GPU如何协同工作，从而构建更强大的计算系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深入程度令人印象深刻，作者显然对GPU计算有着极其深刻的理解，并且能够将其有效地传达给读者。我一直对GPU架构的细节和其在现代科学计算中的潜力感到着迷，而《GPU编程与优化：大众高性能计算》这本书恰好满足了我的好奇心。书中对CUDA编程模型进行了非常详尽的阐述，从核心概念如kernel、device、host，到更高级的同步机制、内存管理策略，都做了深入的分析。我特别欣赏书中对“性能剖析”（performance profiling）的讲解，提供了诸如NVIDIA Nsight Compute等工具的使用方法，并指导读者如何分析性能报告，找出程序中的瓶颈。这对于我来说是至关重要的，因为很多时候，写出能运行的代码是第一步，而写出高效的代码则是更大的挑战。书中对一些经典的计算密集型问题的GPU优化案例分析，也让我受益匪浅，例如在处理大规模数据集时，如何有效地利用GPU的并行计算能力来缩短计算时间。我曾经在某个项目中遇到过数据加载和预处理的瓶颈，这本书中关于异步数据传输和重叠计算与通信的讨论，为我提供了新的思路。此外，书中对“硬件特性与编程范式”的结合也非常到位，比如解释了如何根据GPU的SM数量、寄存器数量等硬件参数来调整并行策略。

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为了了解这块知识，反正书很便宜，很好

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希望能入门！！！

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不错，讲得深入浅出，推进阅读

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gpu编程这本书体现了作者的诚意

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好吧好吧好吧好吧好吧好吧好吧

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学习GPU编程必备。

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不错，写的很好，知识点讲得很清晰