GPU高性能編程CUDA實(shí)戰(zhàn)

定　價(jià)：￥39.00

作　者：	（美）桑德斯著，聶雪軍等譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	行業(yè)軟件及應(yīng)用

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ISBN：	9787111326793	出版時(shí)間：	2011-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	201頁(yè)	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　cuda是一種專門(mén)為提高并行程序開(kāi)發(fā)效率而設(shè)計(jì)的計(jì)算架構(gòu)。在構(gòu)建高性能應(yīng)用程序時(shí)，cuda架構(gòu)能充分發(fā)揮gpu的強(qiáng)大計(jì)算功能。本書(shū)首先介紹了cuda架構(gòu)的應(yīng)用背景，并給出了如何配置cuda c的開(kāi)發(fā)環(huán)境。然后通過(guò)矢量求和運(yùn)算、矢量點(diǎn)積運(yùn)算、光線跟蹤、熱傳導(dǎo)模擬等示例詳細(xì)介紹了cuda c的基本語(yǔ)法和使用模式。通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)，讀者可以清楚了解cuda c中每個(gè)功能的適用場(chǎng)合，并編寫(xiě)出高性能的cuda軟件。本書(shū)適合具備c或者c++知識(shí)的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員、數(shù)值計(jì)算庫(kù)開(kāi)發(fā)人員等，也可以作為學(xué)習(xí)并行計(jì)算的學(xué)生和教師的教輔。

作者簡(jiǎn)介

　　Jason Sanders是NVIDIA公司CUDA平臺(tái)小組的高級(jí)軟件工程師。他在NVIDIA的工作包括幫助開(kāi)發(fā)早期的CUDA系統(tǒng)軟件，并參與OpenCL 1.0規(guī)范的制定，該規(guī)范是一個(gè)用于異構(gòu)計(jì)算的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。Jason在加州大學(xué)伯克利分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位，他發(fā)表了關(guān)于GPU計(jì)算的研究論文。此外，他還獲得了普林斯頓大學(xué)電子工程專業(yè)學(xué)士學(xué)位。在加入NVIDIA公司之前，他曾在ATI技術(shù)公司、Apple公司以及Novell公司工作過(guò)。

圖書(shū)目錄

譯者序　
序　
前言　
致謝　
作者簡(jiǎn)介　
第1章　為什么需要CUDA　
　1.1　本章目標(biāo)
　1.2　并行處理的歷史
　1.3　GPU計(jì)算的崛起
　1.4　CUDA
　1.5　CUDA的應(yīng)用
　1.6　本章小結(jié)
第2章　入門(mén)
　2.1　本章目標(biāo)
　2.2　開(kāi)發(fā)環(huán)境
　2.3　本章小結(jié)
第3章　CUDA　C簡(jiǎn)介
　3.1　本章目標(biāo)
　3.2第一個(gè)程序
　3.3　查詢?cè)O(shè)備
　3.4　設(shè)備屬性的使用
　3.5　本章小結(jié)
第4章　CUDA　C并行編程
　4.1　本章目標(biāo)
　4.2　CUDA并行編程
　4.3　本章小結(jié)
第5章　線程協(xié)作
　5.1　本章目標(biāo)
　5.2　并行線程塊的分解
　5.3　共享內(nèi)存和同步
　5.4　本章小結(jié)
第6章　常量?jī)?nèi)存與事件
　6.1　本章目標(biāo)
　6.2　常量?jī)?nèi)存
　6.3　使用事件來(lái)測(cè)量性能
　6.4　本章小結(jié)
第7章　紋理內(nèi)存
　7.1　本章目標(biāo)
　7.2　紋理內(nèi)存簡(jiǎn)介
　7.3　熱傳導(dǎo)模擬
　7.4　本章小結(jié)
第8章　圖形互操作性
　8.1　本章目標(biāo)
　8.2　圖形互操作
　8.3　基于圖形互操作性的GPU波紋示例
　8.4　基于圖形互操作性的熱傳導(dǎo)
　8.5　DirectX互操作性
　8.6　本章小結(jié)
第9章　原子性
　9.1　本章目標(biāo)
　9.2　計(jì)算功能集
　9.3　原子操作簡(jiǎn)介
　9.4　計(jì)算直方圖
　9.5　本章小結(jié)
第10章　流
　10.1　本章目標(biāo)
　10.2　頁(yè)鎖定主機(jī)內(nèi)存
　10.3　CUDA流
　10.4　使用單個(gè)CUDA流
　10.5　使用多個(gè)CUDA流
　10.6　GPU的工作調(diào)度機(jī)制
　10.7　高效地使用多個(gè)CUDA流
　10.8　本章小結(jié)
第11章　多GPU系統(tǒng)上的CUDA　C
　11.1　本章目標(biāo)
　11.2　零拷貝主機(jī)內(nèi)存
　11.3　使用多個(gè)GPU
　11.4　可移動(dòng)的固定內(nèi)存
　11.5　本章小結(jié)
第12章　后記
　12.1　本章目標(biāo)
　12.2　CUDA工具
　12.3　參考資料
　12.4　代碼資源
　12.5　本章小結(jié)
　附錄　高級(jí)原子操作