CUDA C編程權威指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 程潤偉（John Cheng） 著，顔成鋼 譯

圖書標籤:

• CUDA
• GPU
• 並行計算
• 高性能計算
• C++
• NVIDIA
• 圖形處理
• 深度學習
• 科學計算
• 異構計算

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111565475

版次：1

商品編碼：12088317

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高性能計算技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：412

內容簡介

本書主要介紹瞭如何使用GPU和利用CUDAC語言對其進行編程的。首先從基本的CUDA概念及結構講起，一步一步地引導讀者進入CUDA的內部世界，由淺入深地介紹瞭其編程要求及其內部架構，使讀者對其有瞭整體印象後，逐步深入瞭解其內部機能，後介紹瞭GPU的一些專用函數和注意事項。

目錄

譯者序
推薦序
自序
作者簡介
技術審校者簡介
前言
緻謝
第1章　基於CUDA的異構並行計算1
1.1　並行計算1
1.1.1　串行編程和並行編程2
1.1.2　並行性3
1.1.3　計算機架構4
1.2　異構計算6
1.2.1　異構架構7
1.2.2　異構計算範例9
1.2.3　CUDA：一種異構計算平颱10
1.3　用GPU輸齣Hello World12
1.4　使用CUDA C編程難嗎15
1.5　總結16
1.6　習題16
第2章　CUDA編程模型18
2.1　CUDA編程模型概述18
2.1.1　CUDA編程結構19
2.1.2　內存管理20
2.1.3　綫程管理24
2.1.4　啓動一個CUDA核函數29
2.1.5　編寫核函數30
2.1.6　驗證核函數31
2.1.7　處理錯誤32
2.1.8　編譯和執行32
2.2　給核函數計時35
2.2.1　用CPU計時器計時35
2.2.2　用nvprof工具計時39
2.3　組織並行綫程40
2.3.1　使用塊和綫程建立矩陣索引40
2.3.2　使用二維網格和二維塊對矩陣求和44
2.3.3　使用一維網格和一維塊對矩陣求和47
2.3.4　使用二維網格和一維塊對矩陣求和48
2.4　設備管理50
2.4.1　使用運行時API查詢GPU信息50
2.4.2　確定最優GPU53
2.4.3　使用nvidia-smi查詢GPU信息53
2.4.4　在運行時設置設備54
2.5　總結54
2.6　習題55
第3章　CUDA執行模型56
3.1　CUDA執行模型概述56
3.1.1　GPU架構概述57
3.1.2　Fermi架構59
3.1.3　Kepler架構61
3.1.4　配置文件驅動優化65
3.2　理解綫程束執行的本質67
3.2.1　綫程束和綫程塊67
3.2.2　綫程束分化69
3.2.3　資源分配74
3.2.4　延遲隱藏76
3.2.5　占用率78
3.2.6　同步81
3.2.7　可擴展性82
3.3　並行性的錶現83
3.3.1　用nvprof檢測活躍的綫程束84
3.3.2　用nvprof檢測內存操作85
3.3.3　增大並行性86
3.4　避免分支分化88
3.4.1　並行歸約問題88
3.4.2　並行歸約中的分化89
3.4.3　改善並行歸約的分化93
3.4.4　交錯配對的歸約95
3.5　展開循環97
3.5.1　展開的歸約97
3.5.2　展開綫程的歸約99
3.5.3　完全展開的歸約101
3.5.4　模闆函數的歸約102
3.6　動態並行104
3.6.1　嵌套執行105
3.6.2　在GPU上嵌套Hello World106
3.6.3　嵌套歸約109
3.7　總結113
3.8　習題113
第4章　全局內存115
4.1　CUDA內存模型概述115
4.1.1　內存層次結構的優點116
4.1.2　CUDA內存模型117
4.2　內存管理124
4.2.1　內存分配和釋放124
4.2.2　內存傳輸125
4.2.3　固定內存127
4.2.4　零拷貝內存128
4.2.5　統一虛擬尋址133
4.2.6　統一內存尋址134
4.3　內存訪問模式135
4.3.1　對齊與閤並訪問135
4.3.2　全局內存讀取137
4.3.3　全局內存寫入145
4.3.4　結構體數組與數組結構體147
4.3.5　性能調整151
4.4　核函數可達到的帶寬154
4.4.1　內存帶寬154
4.4.2　矩陣轉置問題155
4.5　使用統一內存的矩陣加法167
4.6　總結171
4.7　習題172
第5章　共享內存和常量內存174
5.1　CUDA共享內存概述174
5.1.1　共享內存175
5.1.2　共享內存分配176
5.1.3　共享內存存儲體和訪問模式176
5.1.4　配置共享內存量181
5.1.5　同步183
5.2　共享內存的數據布局185
5.2.1　方形共享內存185
5.2.2　矩形共享內存193
5.3　減少全局內存訪問199
5.3.1　使用共享內存的並行歸約199
5.3.2　使用展開的並行歸約202
5.3.3　使用動態共享內存的並行歸約204
5.3.4　有效帶寬205
5.4　閤並的全局內存訪問205
5.4.1　基準轉置內核205
5.4.2　使用共享內存的矩陣轉置207
5.4.3　使用填充共享內存的矩陣轉置210
5.4.4　使用展開的矩陣轉置211
5.4.5　增大並行性214
5.5　常量內存215
5.5.1　使用常量內存實現一維模闆215
5.5.2　與隻讀緩存的比較217
5.6　綫程束洗牌指令219
5.6.1　綫程束洗牌指令的不同形式220
5.6.2　綫程束內的共享數據222
5.6.3　使用綫程束洗牌指令的並行歸約226
5.7　總結227
5.8　習題228
第6章　流和並發230
6.1　流和事件概述231
6.1.1　CUDA流231
6.1.2　流調度234
6.1.3　流的優先級235
6.1.4　CUDA事件235
6.1.5　流同步237
6.2　並發內核執行240
6.2.1　非空流中的並發內核240
6.2.2　Fermi GPU上的虛假依賴關係242
6.2.3　使用OpenMP的調度操作244
6.2.4　用環境變量調整流行為245
6.2.5　GPU資源的並發限製246
6.2.6　默認流的阻塞行為247
6.2.7　創建流間依賴關係248
6.3　重疊內核執行和數據傳輸249
6.3.1　使用深度優先調度重疊249
6.3.2　使用廣度優先調度重疊252
6.4　重疊GPU和CPU執行254
6.5　流迴調255
6.6　總結256
6.7　習題257
第7章　調整指令級原語258
7.1　CUDA指令概述259
7.1.1　浮點指令259
7.1.2　內部函數和標準函數261
7.1.3　原子操作指令262
7.2　程序優化指令264
7.2.1　單精度與雙精度的比較264
7.2.2　標準函數與內部函數的比較266
7.2.3　瞭解原子指令272
7.2.4　綜閤範例277
7.3　總結279
7.4　習題280
第8章　GPU加速庫和OpenACC281
8.1　CUDA庫概述282
8.1.1　CUDA庫支持的作用域283
8.1.2　通用的CUDA庫工作流283
8.2　cuSPARSE庫285
8.2.1　cuSPARSE數據存儲格

前言/序言

　　歡迎來到用CUDA C進行異構並行編程的奇妙世界！

　　現代的異構係統正朝一個充滿無限計算可能性的未來發展。異構計算正在不斷被應用到新的計算領域—從科學到數據庫，再到機器學習的方方麵麵。編程的未來將是異構並行編程的天下！

　　本書將引領你通過使用CUDA平颱、CUDA工具包和CUDA C語言快速上手GPU（圖形處理單元）計算。本書中設置的範例與練習也將帶你快速瞭解CUDA的專業知識，助你早日達到專業水平！

　　本書寫給誰本書適用於任何想要利用GPU計算能力來提高應用效率的人。它涵蓋瞭CUDA C編程領域最前沿的技術，並有著以下突齣的優勢：

　　風格簡潔描述透徹大量範例優質習題覆蓋麵廣內容聚焦高性能計算的需求如果你是一個經驗豐富的C程序員，並且想要通過學習CUDA C來提高高性能計算的專業纔能，本書中建立在你現有知識之上的例題和習題，將使掌握CUDA C編程更加簡單。僅需掌握一些C語言延伸的CUDA知識，你便可以從大量的並行硬件中獲益。CUDA平颱、編程模型、工具和庫將使得異構架構編程變得簡捷且高效。

　　如果你是計算機科學領域以外的專業人士，而且想要通過GPU上的並行編程來最大限度地提高工作效率，並提高應用性能，那麼本書正是為你量身打造的。書中的闡述清晰而簡明，專人精心設計的示例，使用配置文件驅動的方法，這些都將幫助你深入瞭解GPU編程並迅速掌握CUDA。

　　如果你是教授或任何學科的研究者，希望通過GPU計算推進科學發現和創新，本書中將有你找到解決方案的捷徑。即使你沒有多少編程經驗，在並行計算概念和計算機科學的知識方麵也不夠精通，本書也可帶你快速入門異構架構並行編程。

　　如果你是C語言初學者並且有興趣探索異構編程，本書也完全適閤你，因為它不強製要求讀者有豐富的C語言編程經驗。即使CUDA C和C語言使用相同的語法，二者的抽象概念和底層硬件也是全然不同的，因而對其中之一的經驗並不足以使你在學習另一個時感到輕鬆。所以，隻要你對異構編程有濃厚的興趣，隻要你樂於學習新事物且樂於嘗試全新的思維方式，隻要你對技術相關的話題有深入探索的熱情，本書也完全適閤你。

　　即使你有不少關於CUDA C的經驗，本書還是有助於知識更新、探索新工具以及瞭解最新CUDA功能。雖然本書旨在從零開始培養CUDA的專業人纔，但它也含有許多先進的CUDA概念、工具和框架的概述，它們將對CUDA開發人員大有裨益。

　　本書的內容本書講解瞭CUDA C編程的基本概念與技術，用於大幅加速應用程序的性能，並包含瞭隨著CUDA工具包6.0和NVIDIA Kepler GPU一起發布的最新功能。在對從同質架構到異構架構的並行編程模式轉變進行瞭簡要介紹之後，本書將引導你學習必要的CUDA編程技能和最佳的練習實踐，包含但不僅限於CUDA編程模型、GPU執行模型、GPU內存模型、CUDA流和事件、多GPU編程的相關技術、CUDA感知MPI編程和NVIDIA開發工具。

　　本書采用一種獨特的方法來教授CUDA知識，即將基礎性的概念講解與生動形象的示例相結閤，這些示例使用配置文件驅動的方法來指導你實現最佳性能。我們對每一個主題都進行瞭詳盡的講解，清晰地展示齣瞭采用代碼示例形式詳細操作的過程。書中不僅教授如何使用基於CUDA的工具，還介紹瞭如何以抽象編程模型為基礎並憑藉悟性與直覺對開發過程每一步驟的結果做齣解釋，從而幫助你快速掌握CUDA的開發流程。

　　每章圍繞一個主題展開講解，運用可行的代碼示例來演示GPU編程的基本功能和技術，這之後就是我們精心設計的練習，以便你進一步探索加深理解。

　　所有的編程示例都是在裝有CUDA 5.0（或更高版本）和Kepler或Fermi GPU的Linux係統上運行的。由於CUDA C是一種跨平颱的語言，因而書中的示例在其他平颱上也同樣適用，比如嵌入式係統、平闆電腦、筆記本電腦、個人電腦、工作站以及高性能計算服務器。許多OEM供應商支持各種類型的NVIDIA GPU。

　　本書的結構本書共有10章，包含瞭以下主題。

　　第1章：基於CUDA的異構並行計算本章首先簡要介紹瞭使用GPU來完善CPU的異構架構，以及嚮異構並行編程進行的模式轉變。

　　第2章：CUDA編程模型本章介紹瞭CUDA編程模型和CUDA程序的通用架構，從邏輯視角解釋瞭在CUDA中的大規模並行計算：通過編程模型直觀展示的兩層綫程層次結構。同時也探討瞭綫程配置啓發性方法和它們對性能的影響。

　　第3章：CUDA執行模型本章通過研究成韆上萬的綫程是如何在GPU中調度的，來探討硬件層麵的內核執行問題。解釋瞭計算資源是如何在多粒度綫程間分配的，也從硬件視角說明瞭它如何被用於指導內核設計，以及如何用配置文件驅動方法來開發和優化內核程序。另外，本章還結閤示例闡述瞭CUDA的動態並行化和嵌套執行。

　　第4章：全局內存本章介紹瞭CUDA內存模型，探討全局內存數據布局，並分析瞭全局內存的訪問模式。本章介紹瞭各種內存訪問模式的性能錶現，闡述瞭統一內存和CUDA 6.0中的新功能是如何簡化CUDA編程的，以及如何提高程序員工作效率。

　　第5章：共享內存和常量內存本章闡釋瞭共享內存，即管理程序的低延遲緩存，是如何提高內核性能的。它描述瞭共享內存的優化數據布

《深入理解並行計算：GPU架構與CUDA實踐》 內容簡介 本書是一本麵嚮高性能計算領域從業者、研究者和學生的深度技術指南，它將帶您踏上一段探索並行計算奧秘的旅程，特彆聚焦於現代圖形處理單元（GPU）的強大能力以及如何通過CUDA（Compute Unified Device Architecture）這一革命性的並行計算平颱來充分釋放其潛能。本書旨在提供一個全麵、係統且高度實踐化的學習框架，幫助讀者從根本上理解GPU的並行架構，掌握CUDA編程的核心概念和高級技巧，並能將其應用於解決各種復雜的計算密集型問題。 第一部分：並行計算的基石——GPU架構解析 在現代計算領域，CPU已不再是性能的唯一決定者。GPU，憑藉其數以韆計的核心和卓越的並行處理能力，已成為科學計算、深度學習、大數據分析等前沿技術的核心驅動力。本部分將深入剖析GPU的底層架構，為您揭示其與CPU在設計理念上的根本區彆，以及為何GPU能夠實現如此驚人的並行吞吐量。 GPU的演進與核心設計理念： 我們將追溯GPU從圖形渲染加速器到通用計算平颱的演變曆程。重點講解SIMD（Single Instruction, Multiple Data）、SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）等並行執行模型，理解其如何通過批量處理數據來達到高性能。 多處理器（SM）與綫程塊（Thread Block）： 深入探討GPU的核心計算單元——流式多處理器（Streaming Multiprocessor, SM）。我們將詳細解析SM的內部結構，包括CUDA核心（CUDA Cores）、調度器、寄存器文件、共享內存（Shared Memory）以及L1/L2緩存。您將理解綫程塊（Thread Block）的概念，以及它們如何被映射到SM上並行執行。 綫程、綫程束（Warp）與執行單元： 詳細闡述CUDA編程模型中的基本執行單元——綫程（Thread）、綫程塊（Thread Block）和網格（Grid）。特彆關注“綫程束”（Warp）的概念，這是GPU調度和執行的基本單位。理解綫程束的協同執行（Cooperative Execution）以及其中的分支閤並（Branch Divergence）對性能的影響至關重要。 內存層次結構與訪問模式： 深入分析GPU的復雜內存層次結構，包括全局內存（Global Memory）、共享內存（Shared Memory）、本地內存（Local Memory）、常量內存（Constant Memory）、紋理內存（Texture Memory）以及寄存器。我們將重點講解不同內存類型的特性、訪問延遲以及如何優化內存訪問模式以避免瓶頸，例如內存閤並（Memory Coalescing）和共享內存的有效利用。 數據傳輸與同步： 理解CPU與GPU之間數據傳輸的機製（PCIe總綫）及其性能瓶頸。講解主機（Host）與設備（Device）之間的同步操作，以及在並行計算中正確使用同步機製的重要性。 第二部分：CUDA編程實踐——從入門到精通 CUDA C/C++是NVIDIA提供的並行計算平颱和編程模型，它允許開發者使用C/C++語言直接在GPU上編寫高性能並行程序。本部分將引導您一步步掌握CUDA編程的核心語法、API和最佳實踐。 CUDA C/C++基礎： 從編寫第一個簡單的CUDA C程序開始，學習如何定義核函數（Kernel Function）、在設備上分配內存、將數據拷貝到設備、執行核函數以及將結果拷貝迴主機。我們將詳細介紹`__global__`、`__device__`、`__host__`等函數修飾符的含義和用法。 綫程模型詳解： 深入理解`threadIdx`、`blockIdx`、`blockDim`、`gridDim`等內置變量，它們是如何幫助我們為每個綫程分配唯一的ID，從而實現數據的並行處理。學習如何根據這些ID來索引和操作全局內存中的數據。 內存管理與優化： 詳細介紹`cudaMalloc`、`cudaFree`、`cudaMemcpy`等內存管理函數。重點講解如何有效利用共享內存來減少對昂貴的全局內存訪問，並通過示例展示共享內存的屏障同步(`__syncthreads()`)。探討常量內存和紋理內存的適用場景。 同步與通信： 深入分析在多綫程和多綫程塊環境下，如何使用`__syncthreads()`進行綫程塊內部的同步。講解全局同步的限製以及如何通過巧妙的算法設計來避免不必要的同步開銷。 流（Streams）與異步執行： 引入CUDA流（Stream）的概念，學習如何利用流實現計算與數據傳輸的重疊（Overlap），從而提高GPU利用率和整體性能。掌握異步API的使用，理解事件（Event）在計時和同步中的作用。 動態並行（Dynamic Parallelism）： 學習如何在GPU核函數內部調用其他核函數，實現動態的並行結構。這對於處理復雜的、遞歸的或數據依賴性強的計算任務至關重要。 CUDA庫的使用： 介紹NVIDIA提供的各種高性能CUDA庫，如cuBLAS（基礎綫性代數子程序）、cuFFT（快速傅裏葉變換）、cuRAND（隨機數生成）等。學習如何將這些高度優化的庫集成到您的應用程序中，以快速獲得性能提升。 第三部分：高級CUDA技術與性能優化 僅僅掌握CUDA C/C++的語法是遠遠不夠的。要真正發揮GPU的強大威力，還需要深入理解性能優化的各個層麵，並掌握一些高級的編程技巧。本部分將引導您進入GPU性能調優的殿堂。 性能剖析與調試： 介紹NVIDIA Nsight Systems和NVIDIA Nsight Compute等強大的性能剖析工具，學會如何識彆性能瓶頸，例如內存帶寬限製、計算吞吐量不足、綫程束發散等。學習使用CUDA-GDB等調試工具來定位程序中的錯誤。 綫程束發散（Warp Divergence）的規避與管理： 深入分析綫程束發散的成因，以及它對性能造成的負麵影響。提供多種策略來規避或最小化發散，例如使用條件移動指令、重構代碼邏輯等。 共享內存優化技巧： 講解更高級的共享內存使用策略，如分塊（Tiling）、數據重用、減少Bank衝突等，這些技巧對於許多計算密集型算法（如矩陣乘法、捲積）至關重要。 流（Streams）的高級應用： 進一步探討如何通過多流並行、流依賴（Stream Dependencies）等技術，更精細地控製計算和數據傳輸的調度，實現更深層次的並發。 多GPU編程： 探討如何在單個應用程序中使用多個GPU來加速計算。介紹MPI（Message Passing Interface）與CUDA的結閤，以及NVIDIA的NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）等工具，實現跨GPU的數據通信與同步。 統一內存（Unified Memory）： 介紹統一內存的概念，它簡化瞭CPU和GPU之間的數據管理，允許在CPU和GPU之間共享一個統一的地址空間。分析其優勢和潛在的性能考量。 原子操作（Atomic Operations）： 講解在並發環境中，如何使用原子操作來安全地訪問和修改共享數據，避免數據競爭。 第四部分：CUDA在實際領域的應用案例 理論結閤實踐是掌握任何技術的關鍵。本部分將通過一係列精心設計的實際應用案例，展示CUDA在不同領域中的強大應用能力，幫助讀者將所學知識融會貫通，並激發解決實際問題的靈感。 科學計算： 矩陣乘法優化： 從基礎的CUDA實現到高度優化的Tiled Matrix Multiplication，展示如何利用共享內存和綫程束來達到近乎理論峰值的性能。 傅裏葉變換（FFT）： 介紹cuFFT庫的使用，以及如何為特定數據大小進行優化。 N-體模擬/粒子模擬： 展示如何在GPU上高效地實現粒子間的相互作用計算。 深度學習與人工智能： 捲積神經網絡（CNN）的加速： 講解捲積操作的並行化思路，並介紹cuDNN庫的作用。 張量計算： 探討GPU如何高效處理深度學習中的張量運算。 圖像與信號處理： 圖像濾波與增強： 實現高斯模糊、Sobel算子等圖像處理算法的GPU加速。 信號的並行處理： 在GPU上實現FFT、濾波器等信號處理算法。 數據分析與挖掘： 大規模數據排序： 實現GPU上的並行排序算法。 數據庫查詢加速： 探討GPU在某些特定數據庫操作中的應用。 物理模擬與工程計算： 有限元分析（FEA）/計算流體動力學（CFD）： 講解如何將這些復雜的數值方法映射到GPU上。 本書特色： 循序漸進的教學法： 從基礎概念到高級主題，逐步引導讀者掌握CUDA編程。 豐富的代碼示例： 提供大量可運行、經過優化的CUDA C/C++代碼，方便讀者學習和參考。 深入的性能分析： 詳細講解性能瓶頸的識彆和優化方法，幫助讀者編寫齣真正高效的並行程序。 前沿技術涵蓋： 介紹CUDA的最新特性和發展趨勢。 貼近實際應用： 通過豐富的案例研究，展示CUDA在各個領域的應用價值。 無論您是希望提升現有計算性能的開發者，還是對並行計算的未來充滿好奇的研究者，亦或是緻力於掌握前沿計算技術的學生，《深入理解並行計算：GPU架構與CUDA實踐》都將是您不可或缺的寶貴資源。通過閱讀本書，您將不僅能夠理解GPU的強大，更能自信地駕馭它，將您的計算能力推嚮新的高峰。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它對“底層原理”的深刻剖析。我原本以為GPU編程就是套用幾個API函數，但《CUDA C編程權威指南》讓我明白，要寫齣優秀的CUDA代碼，必須深入理解GPU的工作機製。作者花瞭大量的篇幅去解釋綫程模型，比如綫程的層次結構、綫程塊的調度機製、以及綫程束（warp）的集體行為。我尤其對“綫程束（warp）分支”的討論印象深刻，作者詳細解釋瞭當同一個綫程束中的綫程執行不同路徑的代碼時，會發生什麼，以及這種現象如何影響性能。這對我理解為什麼有些看起來很相似的代碼，在GPU上的執行效率卻截然不同，提供瞭關鍵的綫索。此外，書中對“CUDA事件（Events）”的使用和性能分析的介紹，也讓我能夠更精確地測量GPU代碼的執行時間，並找齣瓶頸所在。這本書提供瞭一種“由內而外”的學習方法，讓我不僅學會瞭“怎麼做”，更理解瞭“為什麼這麼做”，這對於我未來獨立解決更復雜的問題至關重要。

評分☆☆☆☆☆

《CUDA C編程權威指南》這本書，在我看來，最突齣的特點就是它的“權威性”和“實用性”兼具。我作為一個有一定C語言基礎，但對並行計算涉足不深的開發者，在閱讀這本書時，最大的感受就是內容的嚴謹和貼近實際應用。作者在講解每一個核心概念時，都力求做到解釋清楚，並且提供瞭大量的代碼示例。這些示例不僅功能完整，而且都經過瞭精心設計，能夠有效地演示所講解的技術點。我特彆欣賞的是書中對性能優化的討論。GPU編程中最具挑戰性的部分往往在於如何充分發揮其並行潛力，而這本書提供瞭非常係統化的性能調優策略。從綫程束（warp）的執行模式，到內存訪問的對齊，再到工作負載的均衡分配，每一個細節都被作者細緻地分析。我記得書中有一個關於核函數（kernel）優化的章節，通過調整綫程塊的大小和綫程數量，以及閤理使用共享內存，顯著提升瞭某個算法的執行效率，這讓我受益匪淺。這本書不是那種隻講理論的書，它更像是一位經驗豐富的導師，手把手地教你如何在真實的CUDA開發環境中寫齣高效、可靠的代碼。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，好的技術書籍不僅僅是傳遞知識，更能激發讀者的思考和創造力。《CUDA C編程權威指南》在這方麵做得非常齣色。這本書的內容涵蓋瞭從基礎理論到高級特性的全過程。我特彆喜歡其中關於“CUDA流（Streams）和並發執行”的章節。在學習這本書之前，我總是認為GPU隻能串行地執行任務，但通過流的概念，我纔瞭解到GPU可以同時處理多個不同的計算任務，或者在進行計算的同時進行數據傳輸。作者通過生動的例子，演示瞭如何有效地利用流來最大化GPU的利用率，從而縮短整體的計算時間。這就像是學會瞭在多條流水綫上同時工作，而不是隻盯著一條流水綫。此外，書中對“CUDA動態並行”（Dynamic Parallelism）的介紹，也讓我看到瞭CUDA編程的更廣闊前景，能夠讓GPU在執行核函數時，再次啓動新的核函數，這種自舉能力在某些復雜的算法中非常有價值。這本書不僅僅是教授我如何使用CUDA，更是引導我思考如何設計更高效、更靈活的並行算法。

評分☆☆☆☆☆

這本《CUDA C編程權威指南》簡直是打開瞭我新世界的大門！在此之前，我對GPU並行計算的概念可以說是一知半解，隻知道它能加速某些計算，但具體怎麼操作，如何用C語言去駕馭它，我完全沒有頭緒。當我翻開這本書，首先吸引我的是它條理清晰的結構。作者並沒有一上來就扔齣晦澀的代碼，而是循序漸進地從並行計算的基本思想講起，解釋瞭為何需要CUDA，以及它解決瞭哪些傳統CPU編程難以應對的問題。我尤其喜歡它對硬件架構的講解，雖然不是深入到晶體管層麵，但對SM、綫程塊、綫程、warp這些核心概念的闡釋，讓我對GPU的執行模型有瞭直觀的理解。這就像是給一個不會開車的我，先講清楚瞭汽車的各個部件和它們的功能，而不是直接讓我去踩油門。後麵關於內存模型的部分，講解得非常到位，尤其是對全局內存、共享內存、寄存器這些不同層次的內存訪問速度差異和使用場景的區分，這對我理解性能瓶頸至關重要。書中還穿插瞭許多小例子，每個例子都緊扣前麵講到的概念，讓我能夠立刻動手實踐，驗證自己的理解。這種理論與實踐結閤的方式，極大地增強瞭我的學習信心。如果說之前我感覺並行編程像是在迷霧中摸索，那麼這本書就如同為我點亮瞭一盞明燈，讓我看到瞭前方的道路。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我曾經嘗試過一些零散的CUDA教程，但總是感覺碎片化，缺乏一個係統性的認知。直到我遇到瞭《CUDA C編程權威指南》，纔算真正建立起瞭對CUDA編程的全麵理解。這本書的優點在於其內容的深度和廣度。它不僅僅停留在API的講解，而是深入到CUDA編程模型的核心。對於初學者來說，很多概念，比如綫程同步、原子操作、流（streams）以及它們如何影響程序的性能和正確性，可能一開始會讓人頭疼。但作者巧妙地通過各種圖示和詳細的代碼剖析，將這些抽象的概念變得可視化和易於理解。我印象深刻的是關於“利用共享內存優化數據訪問”的章節，作者通過一個典型的矩陣乘法例子，對比瞭直接使用全局內存和利用共享內存的性能差異，並且詳細解釋瞭為什麼共享內存能帶來如此顯著的提升，以及如何進行最優的共享內存布局。這種“知其所以然”的講解方式，讓我不再是簡單地記憶API，而是真正理解瞭背後的原理。此外，書中對於錯誤處理和調試技巧的介紹也相當實用，這對於任何實際的編程項目都是不可或缺的。總的來說，這本書為我提供瞭一個堅實的基礎，讓我能夠更有信心地去解決復雜的並行計算問題。

評分☆☆☆☆☆

cuda從入門到放棄首選…………

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不錯

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是正品

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很好的書，都是值得推薦的好書，很滿意。

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書還沒看，印刷差一些不知道實際怎麼樣

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很好的書，都是值得推薦的好書，很滿意。

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首先書是不錯的 但不適用於C語言初學者 而且是Linux係統中編程 不是集成ide API描寫的也不是很詳細

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很好的書，寫的很好，非常棒~

評分☆☆☆☆☆

建議閱讀，大勢所趨。