高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计:GPU编程指南[CUDAProgramming:ADeveloper'sGuidetoParallelComputingwithGPUs]
编辑推荐
CUDA开发者社区技术总监亲自撰写,英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译,译著双馨。 精彩图书推荐 《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》
全面、详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点和编程方法,包含大量实用代码示例,是目前学习CUDA编程专业的著作之一。
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内容简介
《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计:GPU编程指南》是CUDA并行程序设计领域全面、详实和具专业性的著作之一,由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写,英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译,详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点(平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术)和编程方法,包含大量实用代码示例,实践性非常强。
《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计:GPU编程指南》共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制,深入理解串行与并行程序,以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构,以实现优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程,并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制,并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的CPU和GPU协同,并介绍多个CPU/GPU编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多GPU。第9章详述CUDA编程性能限制因素、分析CUDA代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于GPU的系统。第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。
作者简介
Shane Cook ,CUDA开发者社区技术总监,有20余年行业经验。当认识到异构系统以及CUDA对于已有串行和并行编程技术的革命性冲击时,创立了CUDA开发者社区(欧洲的咨询公司,专门帮助企业重构代码以充分利用GPU硬件的威力)。专注于高性能软件开发、GPU利用、嵌入式系统,并参与了多个C语言编程标准的建设,包括广泛应用于汽车软件行业的汽车工业软件可靠性联合会C编程规范(MISRA Safer C)。他常为德国汽车行业、国防承包行业、北电网络以及福特汽车公司等机构或蓝筹股公司提供专业咨询服务和软件定制开发。
苏统华,博士,英伟达中国首批CUDA官方认证工程师,主要研究领域包括大规模并行计算、模式识别、物联网智能信息处理、智能媒体交互与计算等。2013年,其所开发的CUDA识别算法,在文档分析和识别国际会议(ICDAR'2013)上获得手写汉字识别竞赛的双料冠军。另外,他在手写汉字识别领域建立了里程碑式工作,论文他引约300次;他所建立的HIT-MW库,为全世界100多家科研院所采用;目前负责国家自然科学基金项目2项。著有英文专著《Chinese Handwriting Recognition: An Algorithmic Perspective》(德国施普林格出版社),CUDA相关译作2本(机械工业出版社)。现任哈尔滨工业大学软件学院高级讲师、硕士生导师。
马培军,教授、博士生导师、哈尔滨工业大学软件学院院长。20余年行业经验,经验十分丰富。曾游学日本,获日本琦玉大学计算机应用专业硕士和博士学位,并在日本佳能集团工作多年。主要研究方向包括:航天软件工程、智能信息处理与信息融合、图像处理与识别、嵌入式系统仿真等。其主持或参加完成多项国家自然科学基金、国家863项目、国防基础科研和国际合作项目,获省部级二等奖2项,软件著作权3项,申请发明专利2项,在国内外期刊和会议上发表论文100余篇。现任哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院航天软件工程研究中心主任、中国宇航学会计算机应用专业委员会委员、日本计算机服务公司IT教育顾问。