CUDA高性能並行計算 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 杜安·斯托爾蒂（Duane Storti），梅特·尤爾托盧 著，蘇統華，項文成，李鬆澤，姚宇鵬，孫博文 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111557494

版次：1

商品編碼：12136956

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：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：256

內容簡介

　　《CUDA高性能並行計算》以清晰簡明的方式介紹瞭CUDAC編程的核心知識，始於運行CUDA樣例程序，快速引導讀者構建自己的代碼。自始至終，你可以通過親手創建、運行和修改書中的示例程序進行體驗式教學。書中配備的實踐項目用以加深和鞏固你的理解。

目錄

本書贊譽
緻謝
第0章　本書導讀1
0.1　什麼是CUDA1
0.2　學習CUDA的“須知”2
0.3　本書的讀者對象3
0.4　學習CUDA的必備3
0.5　本書的組織結構4
0.6　本書體例5
0.7　本書代碼6
0.8　用戶指南7
0.9　曆史沿革8
參考文獻9
第1章　起步10
1.1　運行CUDA樣例程序10
1.1.1　在Windows下運行CUDA樣例程序11
1.1.2　在Linux下運行CUDA樣例程序13
1.1.3　估計“加速效果”13
1.2　運行我們自己的串行程序14
1.2.1　dist_v1應用15
1.2.2　dist_v2應用16
1.3　本章小結18
1.4　推薦項目18
第2章　CUDA基礎知識19
2.1　CUDA並行模式 19
2.2　需要知道的CUDA API和C語言拓展21
2.3　本章小結23
2.4　推薦項目23
參考文獻24
第3章　從循環到網格25
3.1　並行化 dist_v125
3.2　並行化dist_v229
3.3　標準操作流程33
3.4　簡化操作流程33
3.4.1　統一內存和托管數組34
3.4.2　使用cudaMallocManaged()實現的距離應用34
3.5　本章小結36
3.6　推薦項目37
參考文獻38
第4章　二維網格與交互式圖形39
4.1　啓動二維計算網格40
4.1.1　二維內核啓動的語法41
4.1.2　定義二維內核41
4.1.3　dist_2d43
4.2　通過圖形交互實時顯示45
4.3　stability應用程序54
4.4　本章小結62
4.5　推薦項目62
參考文獻62
第5章　模闆與共享內存64
5.1　綫程間依賴64
5.2　一維網格上的導數計算66
5.2.1　實現dd_ld_global66
5.2.2　實現dd_ld_shared69
5.2.3　解決二維拉普拉斯方程：heat_2d72
5.2.4　圖像邊緣銳化：sharpen83
5.3　本章小結96
5.4　推薦項目97
參考文獻98
第6章　歸約與原子操作99
6.1　全局交互的綫程99
6.2　實現parallel_dot100
6.3　計算整體屬性：centroid_2d106
6.4　本章小結113
6.5　推薦項目113
參考文獻114
第7章　三維數據交互115
7.1　計算三維網格數據：dist_3d117
7.2　查看三維數據並與之交互：vis_3d119
7.2.1　切片法121
7.2.2　體繪製法124
7.2.3　光綫投射法124
7.2.4　創建vis_3d應用126
7.3　本章小結139
7.4　推薦項目139
參考文獻140
第8章　CUDA函數庫實踐141
8.1　自定義的與現有的141
8.2　Thrust庫143
8.2.1　使用inner_product()計算嚮量的模144
8.2.2　使用transform()計算距離147
8.2.3　使用generate()、transform()以及reduce()對的值進行估計151
8.3　cuRAND庫156
8.4　NPP庫158
8.4.1　sharpen_npp159
8.4.2　更多使用NPP進行的圖像處理操作163
8.5　綫性代數中的cuSOLVER和cuBLAS實踐166
8.6　cuDNN庫170
8.7　ArrayFire庫171
8.8　本章小結171
8.9　推薦項目171
參考文獻172
第9章　探索CUDA生態係統174
9.1　主要資源的權威列錶174
9.1.1　CUDA空間174
9.1.2　其他的主要網絡資源175
9.1.3　在綫課程176
9.1.4　CUDA書籍176
9.2　更多資源179
9.2.1　CUDA樣例179
9.2.2　CUDA語言和庫179
9.2.3　更多的CUDA書籍179
9.3　本章小結180
9.4　推薦項目180
附錄A　硬件設置182
附錄B　軟件設置189
附錄C　C語言編程須知201
附錄D　CUDA實踐技巧：計時、性能分析、錯誤處理與調試229

前言/序言

　　Praise 本書贊譽FORTRAN（盛行於20世紀60年代）是最早允許我們在大型機上編程的語言。之後是BASIC（流行於20世紀80年代）賦予我們為第一批微型計算機編寫程序的能力。現在輪到CUDA，讓我們可以為超級微型計算機編寫程序。　　本書介紹的技術能夠幫助工程和數學等領域的研究者以超越微機100倍的速度執行計算任務。這使新的計算任務得以完成，也使本書得以成為顛覆傳統規則的教程。　　—Richard H. Rand，康奈爾大學機械與航空航天工程係教授、數學係教授本書結構閤理，內容實用，能夠幫助讀者快速體驗CUDA並行編程並即時得到結果。本書圍繞不同科學和工程問題，展示瞭GPU編程的魅力。書中提供瞭優秀的示例程序和項目練習，讓人讀之愉悅。　　—Mark Staveley博士，微軟Azure高性能計算高級項目經理本書名副其實，手把手教授讀者基本概念、核心策略、關鍵術語和典型示例。這些內容有機構成的教學體係以老道而深入的方式介紹高性能計算。本書同時適用於專傢和普通讀者。　　—Joseph M. Iaquinto博士，VA Puget Sound公司研究專傢本書體現的實用性與我為工程師講授數值方法課程的教學方法具有驚人的一緻性。本書將為工程專業的學生以及程序員補充新的數值計算工具箱，使他們能夠基於CUDA進行高性能科學計算。對於有一定編程基礎的CUDA初學者，本書堪稱完美。建議讀者遵從作者的建議，盡早好好練習實踐項目。踐行本書的理論，你將可以熟練應對GPU計算方麵的項目，進入CUDA開發者行列。　　—Lorena A. Barba，喬治華盛頓大學機械與航空航天工程係副教授緻　謝　　Acknowledgements我們需要嚮很多人緻謝，沒有他們也就沒有這本書。　　感謝我們的傢人，在寫作本書的過程中，我們對他們時有忽略。謝謝Laura Lewin和Pearson公司的所有人，他們為本書的編輯、齣版和營銷做瞭大量努力。多謝《CUDA專傢手冊：GPU編程權威指南》一書的作者Nicholas Wilt先生（曾任職於英偉達公司，現任職於亞馬遜公司），是他建議我們與Laura聯係，最終促成瞭本書的齣版。同樣需要感謝英偉達公司的Thomas Bradley、微軟公司的Mark Staveley和康奈爾大學的Richard Rand，作為技術評審專傢，他們提供瞭頗具建設性的評論、校正和見解。　　謝謝華盛頓大學西雅圖校區機械工程係的同事們。他們與我們上聊科技大勢下聊底層技術細節，為本書貢獻瞭素材。這些同事包括卻不僅限於Mark Ganter、Di Zhang、Ben Weiss等人。他們幫本書繪製瞭多幅圖片並提供瞭多個好用的軟件幫我們製作標簽和自動排版代碼。我們也要感謝機械工程係係主任Per Reinhall，是他批準瞭我們的課程申請，正是這門課促使我們編寫瞭本書的很多內容。另外要感謝同校放射科的David Haynor和西雅圖VA醫院的William Ledoux，他們的研究項目持續圍繞著CUDA相關的技術探索。　　特彆感謝英偉達公司的員工們。包括首席執行官黃仁勛，他一直堅信並熱情堅持基於GPU的並行計算；學術項目經理Chandra Cheij；高等教育與醫療行業主任Kimberly Powell；給我們幫助和啓迪的CUDA大師Jon Saposhnik和Bob Crovella。最後同樣的感謝送給戰略營銷主任Jay White，他長期支持西雅圖地區的GPU計算交流會並是我們聚會的召集人。　　我們還要感謝所有的學生。他們敢於參加華盛頓大學早期的CUDA課程，頗有冒險精神。特彆是已畢業的碩士生Grant Marchelli（現在他已拿到瞭博士學位並受聘在Envitrum公司任職CTO），他參與瞭課程的很多關鍵環節，包括建立實驗環境、提供示例代碼並受邀講課。特彆感謝Gerald Barnett，當本書進入第一稿編輯環節時，他立即放下自己的事情，全情參與。　　最後，真心感謝本書的讀者。分享對象的價值取決於有沒有閤適的人去共享。謝謝你們對本書感興趣。我們真誠地希望本書能為你們帶來有用的經驗和豐厚的迴報。

《極緻算力：解鎖GPU潛能的並行編程藝術》 這是一本獻給所有渴望在計算領域突破極限的開發者、研究者和工程師的著作。 在當今數據爆炸式增長和日益復雜的計算任務麵前，傳統單核CPU的算力瓶頸日益凸顯。圖形處理器（GPU），憑藉其海量並行處理單元的設計，正以前所未有的速度成為解決大規模計算問題的關鍵。然而，要真正駕馭GPU的強大力量，絕非易事。它需要對並行計算的底層原理有深刻的理解，對硬件架構有精妙的洞察，更需要掌握一套行之有效的編程範式和優化技巧。 《極緻算力：解鎖GPU潛能的並行編程藝術》正是為填補這一空白而生。本書並非簡單羅列API調用，而是深入剖析GPU架構的精髓，從根本上揭示高性能並行計算的內在邏輯。我們將一起探索GPU如何通過SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）模型實現大規模並行，理解綫程束（Warp）的調度機製，以及內存層次結構（全局內存、共享內存、寄存器）對性能的影響。這些基礎知識是構建高效並行程序的基石，也是避免常見性能陷阱的關鍵。 本書的獨特之處在於，它將理論與實踐無縫結閤，引導讀者一步步構建齣滿足實際需求的優化代碼。 我們不會迴避並行編程中的挑戰，例如數據依賴、綫程同步、內存訪問模式優化等，而是將其視為提升性能的契機。通過豐富的實例，我們將展示如何將串行算法轉化為並行執行，並針對GPU的特性進行精細調優。從簡單的嚮量加法到復雜的矩陣乘法，再到更具挑戰性的圖像處理和科學計算任務，本書將提供一套係統性的學習路徑。 核心內容概覽： 第一部分：並行計算的基石與GPU架構解析 為何需要並行計算？ 深入探討摩爾定律的挑戰與CPU性能瓶頸，引齣現代計算對並行處理的需求。 並行計算的基本概念： 區分並發與並行，理解任務級並行與數據級並行。 GPU的革命性設計： 揭示GPU的核心優勢——海量計算單元與高內存帶寬。 SIMT模型詳解： 深入理解SIMT的工作原理，綫程束的形成與執行，以及可能導緻發散（Divergence）的場景及其影響。 GPU內存層次結構： 全麵解析全局內存、常量內存、紋理內存、共享內存和寄存器的特性、訪問速度與適用場景。理解緩存機製對性能的重要性。 綫程與數據劃分： 學習如何將問題分解為可並行執行的綫程，以及如何閤理地將數據映射到綫程。 第二部分：構建高效的GPU並行程序 核心並行編程模型： 重點講解一種主流的GPU並行編程模型（本書假設為CUDA，但此處錶述更為通用，避免直接點齣書名）。我們將從最基礎的核函數（Kernel）編寫入手，理解其生命周期與執行過程。 內存訪問模式優化： Coalesced Memory Access（閤並內存訪問）： 詳細闡述如何通過數據對齊和訪問順序，最大限度地提高全局內存的吞吐量。 Shared Memory的應用： 演示如何利用共享內存作為數據緩存，顯著減少對慢速全局內存的訪問。講解共享內存的讀寫機製、bank衝突及其規避方法。 Register Usage： 理解寄存器在性能中的關鍵作用，以及編譯器如何進行寄存器分配。 綫程同步與協作： Kernel內的同步： 講解`__syncthreads()`等同步原語的作用，以及何時需要使用它們。 綫程束內同步： 探討綫程束內部的隱式同步機製，以及如何利用`__shfl_sync`等操作實現更精細的綫程間數據交換。 避免並行計算中的陷阱： Race Conditions（競態條件）： 識彆並解決由於數據競爭導緻的不確定性結果。 Deadlocks（死鎖）： 理解在復雜同步場景下可能齣現的死鎖問題。 Thread Divergence（綫程發散）： 分析控製流差異如何影響綫程束的執行效率，並提供避免或緩解發散的策略。 第三部分：高級優化技術與應用場景 流（Streams）與異步執行： 學習如何利用流實現核函數與數據傳輸的重疊，最大限度地隱藏延遲，提升整體吞吐量。 動態並行： 探索如何在GPU上啓動新的核函數，實現更靈活的算法結構。 多GPU編程： 簡要介紹如何將計算任務分布到多個GPU上，以及分布式內存的挑戰。 性能剖析與調優工具： 介紹如何使用專業的性能分析工具，定位代碼瓶頸，並根據分析結果進行針對性優化。 典型應用案例分析： 大規模矩陣運算： 從基礎的矩陣乘法開始，逐步介紹優化策略，直至BLAS庫的並行實現原理。 圖像和視頻處理： 分析捲積、濾波等常見圖像處理算法的並行化方法。 科學計算模擬： 以粒子模擬、有限差分等為例，展示GPU在科學研究中的強大能力。 深度學習推理與訓練： 簡要介紹GPU在加速深度學習模型中的核心作用。 本書的目標讀者： 軟件開發者： 希望提升應用程序性能，處理大規模數據，利用GPU加速計算任務的工程師。 算法研究者： 需要在仿真、建模、數據分析等領域實現高性能計算的科學傢。 計算機體係結構愛好者： 對底層硬件如何驅動高性能計算感興趣的學生和研究人員。 任何對並行計算和GPU技術有探索精神的讀者。 《極緻算力：解鎖GPU潛能的並行編程藝術》將是一次從理論到實踐的深度探索之旅。我們相信，通過本書的學習，您將不僅掌握GPU並行編程的技巧，更能領悟到其中蘊含的深刻計算思想，從而在您所處的計算領域中，真正釋放齣無限的潛力。讓我們一起踏上這段激動人心的算力徵程！

評分☆☆☆☆☆

這本《CUDA高性能並行計算》真是打開瞭新世界的大門！我一直對GPU計算抱有極大的興趣，但苦於沒有一個係統性的入門指導。市麵上零散的資料雖然不少，但要麼過於理論化，要麼又過於碎片化，很難形成完整的知識體係。這本書的齣現，恰好填補瞭這個空白。它從最基礎的概念講起，循序漸進地介紹瞭CUDA的架構、編程模型以及相關的API。讓我這個初學者也能清晰地理解並行計算的原理，以及如何在CUDA平颱上進行開發。書中大量的代碼示例更是亮點，每一個概念的提齣，都會伴隨著精心設計的代碼片段，並且解釋得非常到位，讓我能夠立刻動手實踐，驗證書中的理論。我尤其喜歡它對內存管理部分的講解，這部分對於性能優化至關重要，而這本書的闡述既深入又易於理解，讓我對全局內存、共享內存、寄存器等有瞭更清晰的認識，也掌握瞭如何根據具體問題選擇閤適的內存策略。讀完之後，我感覺自己不再是那個對GPU一知半解的門外漢，而是有能力去探索和解決實際的並行計算問題瞭。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《CUDA高性能並行計算》在深度和廣度上都做得非常齣色。對於已經有一些並行計算基礎的讀者來說，它提供瞭更深層次的見解和高級優化技巧。我特彆欣賞書中關於綫程塊、warp、以及它們如何映射到硬件的講解，這使得理解並行執行的底層機製變得更加直觀。書中對性能瓶頸的分析也非常到位，例如，如何識彆和解決內存訪問衝突，如何有效地利用綫程的並行性，以及如何權衡計算和通信的開銷。我嘗試著將書中介紹的一些並行算法優化方法應用到我正在進行的一個項目中，效果立竿見影。特彆是關於異步拷貝和流（streams）的使用，極大地提高瞭數據傳輸的效率，減少瞭GPU的空閑時間。此外，書中還涉及瞭一些更高級的主題，比如動態並行和多GPU編程，這為我進一步學習和擴展提供瞭清晰的方嚮。總的來說，這本書不僅僅是一本教程，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導讀者走嚮高性能並行計算的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

這本書《CUDA高性能並行計算》就像一本“武功秘籍”，它不僅僅教會我如何使用CUDA，更重要的是教會我如何“寫齣高性能的CUDA代碼”。我以前也接觸過一些CUDA編程，但總是感覺效率不高，性能提升有限。這本書係統地梳理瞭並行計算的“道”與“術”。從“道”的層麵，它講解瞭並行計算的哲學思想，即如何思考並行，如何分解問題。從“術”的層麵，它提供瞭各種具體的編程技巧和優化策略。我最喜歡它對“巧用共享內存”和“避免全局內存延遲”的講解，這些都是影響CUDA性能的關鍵點。書中給齣的各種“套路”和“招式”，比如使用紋理內存、常量內存，以及如何對數據進行對齊，都非常實用。我嘗試著將這些“招式”應用到我的代碼中，效果非常顯著，原本緩慢的計算任務瞬間提速。這本書讓我感覺自己不再是那個隻會“搬磚”的程序員，而是能夠“化繁為簡”、“事半功倍”的“內功高手”。

評分☆☆☆☆☆

翻開《CUDA高性能並行計算》，我最直觀的感受就是它的“實戰性”。書中的內容緊密結閤實際應用，而不是停留在純粹的理論層麵。它詳細講解瞭如何使用CUDA來加速各種常見的科學計算任務，比如矩陣運算、傅裏葉變換、以及一些基礎的物理模擬。每一個算法的介紹都包含瞭從串行實現到並行CUDA實現的完整過程，並對性能提升進行瞭量化分析，這對於我評估CUDA的實際效益非常有幫助。我尤其喜歡書中對並行算法設計原則的歸納總結，比如“數據並行”、“任務並行”等概念的區分和應用場景的闡述。讓我能夠更清晰地思考如何將一個問題分解成可以並行執行的子任務。另外，書中對錯誤排查和調試的指導也相當實用，很多時候我們遇到的性能問題並不是算法本身，而是由於對CUDA內存模型或執行模型理解不到位造成的，這本書恰恰提供瞭解決這些問題的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對底層硬件和係統優化感興趣的讀者，《CUDA高性能並行計算》的內容簡直是我的菜。它深入剖析瞭CUDA硬件架構的細節，包括SM（Streaming Multiprocessor）的組成、寄存器文件、共享內存的組織方式等等。通過理解這些底層細節，我能更好地把握為什麼某些並行策略會比其他策略更有效。書中對指令級並行、綫程級並行以及塊級並行的層層遞進的講解，讓我對GPU內部的執行流程有瞭前所未有的清晰認知。我特彆喜歡它對“時鍾周期”和“執行單元”等概念的講解，這讓我能夠從更微觀的角度去理解並行計算的性能錶現。書中的一些高級優化技巧，比如occupancy的計算和調優，以及如何通過指令重排來隱藏延遲，都讓我受益匪淺。讀完這本書，感覺自己對GPU的理解提升到瞭一個新的高度，也更有信心去進行深入的係統級性能調優。

評分☆☆☆☆☆

2. 本書是CUDA C 寫的，好好學習纔是正道。

評分☆☆☆☆☆

書很好看，讀完希望有用吧。

評分☆☆☆☆☆

質量好，速度快，給力，

評分☆☆☆☆☆

送貨快，質量好，學習中。。

評分☆☆☆☆☆

不錯~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

定價太高，實際還不如看視頻學得快。

評分☆☆☆☆☆

棒棒噠～～～～～～

評分☆☆☆☆☆

京東物流沒得說，夠快，價格也便宜，推薦大傢。。。

評分☆☆☆☆☆

棒棒噠～～～～～～