高性能計算係列叢書·CUDA並行程序設計：GPU編程指南 [CUDA Programming:A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 庫剋（Shane Cook） 著，蘇統華，李東，李鬆澤 等 譯

圖書標籤:

• CUDA
• GPU
• 並行計算
• 高性能計算
• GPU編程
• 並行程序設計
• 英偉達
• 計算物理
• 科學計算
• 技術圖書

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111448617

版次：1

商品編碼：11389858

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高性能計算係列叢書

外文名稱：CUDA Programming:A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs

開本：16開

齣版時間：2014-01

編輯推薦

　　CUDA開發者社區技術總監親自撰寫，英偉達中國首批CUDA官方認證工程師翻譯，譯著雙馨。
　　全麵、詳實地講解瞭CUDA並行程序設計的技術知識點和編程方法，包含大量實用代碼示例，是目前學習CUDA編程專業的著作之一。

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內容簡介

　　《高性能計算係列叢書·CUDA並行程序設計：GPU編程指南》是CUDA並行程序設計領域全麵、詳實和具專業性的著作之一，由CUDA開發者社區技術總監親自撰寫，英偉達中國首批CUDA官方認證工程師翻譯，詳實地講解瞭CUDA並行程序設計的技術知識點（平颱、架構、硬件知識、開發工具和熱點技術）和編程方法，包含大量實用代碼示例，實踐性非常強。
　　《高性能計算係列叢書·CUDA並行程序設計：GPU編程指南》共分為12章。第1章從宏觀上介紹流處理器演變曆史。第2章詳解GPU並行機製，深入理解串行與並行程序，以辯證地求解問題。第3章講解CUDA設備及相關的硬件和體係結構，以實現優CUDA程序性能。第4章介紹CUDA開發環境搭建和可用調試環境。第5章介紹與CUDA編程緊密相關的核心概念——網格、綫程塊與綫程，並通過示例說明綫程模型與性能的關係。第6章藉助實例詳細講解瞭不同類型內存的工作機製，並指齣實踐中容易齣現的誤區。第7章細述多任務的CPU和GPU協同，並介紹多個CPU/GPU編程秘技。第8章介紹如何在應用程序中編寫和使用多GPU。第9章詳述CUDA編程性能限製因素、分析CUDA代碼的工具和技術。第10章介紹編程實踐中的庫與軟件開發工具包。第11章講解如何設計基於GPU的係統。第12章總結CUDA應用中易犯錯誤以及應對建議。

作者簡介

　　Shane Cook ，CUDA開發者社區技術總監，有20餘年行業經驗。當認識到異構係統以及CUDA對於已有串行和並行編程技術的革命性衝擊時，創立瞭CUDA開發者社區（歐洲的谘詢公司，專門幫助企業重構代碼以充分利用GPU硬件的威力）。專注於高性能軟件開發、GPU利用、嵌入式係統，並參與瞭多個C語言編程標準的建設，包括廣泛應用於汽車軟件行業的汽車工業軟件可靠性聯閤會C編程規範（MISRA Safer C）。他常為德國汽車行業、國防承包行業、北電網絡以及福特汽車公司等機構或藍籌股公司提供專業谘詢服務和軟件定製開發。
　　
　　蘇統華，博士，英偉達中國首批CUDA官方認證工程師，主要研究領域包括大規模並行計算、模式識彆、物聯網智能信息處理、智能媒體交互與計算等。2013年，其所開發的CUDA識彆算法，在文檔分析和識彆國際會議（ICDAR'2013）上獲得手寫漢字識彆競賽的雙料冠軍。另外，他在手寫漢字識彆領域建立瞭裏程碑式工作，論文他引約300次；他所建立的HIT-MW庫，為全世界100多傢科研院所采用；目前負責國傢自然科學基金項目2項。著有英文專著《Chinese Handwriting Recognition: An Algorithmic Perspective》（德國施普林格齣版社），CUDA相關譯作2本（機械工業齣版社）。現任哈爾濱工業大學軟件學院高級講師、碩士生導師。
　　
　　馬培軍，教授、博士生導師、哈爾濱工業大學軟件學院院長。20餘年行業經驗，經驗十分豐富。曾遊學日本，獲日本琦玉大學計算機應用專業碩士和博士學位，並在日本佳能集團工作多年。主要研究方嚮包括：航天軟件工程、智能信息處理與信息融閤、圖像處理與識彆、嵌入式係統仿真等。其主持或參加完成多項國傢自然科學基金、國傢863項目、國防基礎科研和國際閤作項目，獲省部級二等奬2項，軟件著作權3項，申請發明專利2項，在國內外期刊和會議上發錶論文100餘篇。現任哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院航天軟件工程研究中心主任、中國宇航學會計算機應用專業委員會委員、日本計算機服務公司IT教育顧問。

內頁插圖

精彩書評

　　★本書旨在為讀者學習CUDA打下堅實基礎。涵蓋如何理解串行程序並把它轉化到單指令流多數據流編程模型下，以及如何基於CUDA實現高效的並行程序。本書除瞭提供多個實例，還深入討論瞭GPU程序的優化，同時對共享內存、內存預讀和綫程的使用均有涉及。
　　——NagarajanKandasamy博士，德雷塞爾大學電子與計算機工程係副教授

目錄

緻中國讀者
譯者序
前言
第1章 超級計算簡史
1.1 簡介
1.2 馮·諾依曼計算機架構
1.3 剋雷
1.4 連接機
1.5 Cell處理器
1.6 多點計算
1.7 早期的GPGPU編程
1.8 單核解決方案的消亡
1.9 英偉達和CUDA
1.10 GPU硬件
1.11 CUDA的替代選擇
1.11.1 OpenCL
1.11.2 DirectCompute
1.11.3 CPU的替代選擇
1.11.4 編譯指令和庫
1.12 本章小結

第2章 使用GPU理解並行計算
2.1 簡介
2.2 傳統的串行代碼
2.3 串行/並行問題
2.4 並發性
2.5 並行處理的類型
2.5.1 基於任務的並行處理
2.5.2 基於數據的並行處理
2.6 弗林分類法
2.7 常用的並行模式
2.7.1 基於循環的模式
2.7.2 派生/匯集模式
2.7.3 分條/分塊
2.7.4 分而治之
2.8 本章小結

第3章 CUDA硬件概述
3.1 PC架構
3.2 GPU硬件結構
3.3 CPU與GPU
3.4 GPU計算能力
3.4.1 計算能力1.0
3.4.2 計算能力1.1
3.4.3 計算能力1.2
3.4.4 計算能力1.3
3.4.5 計算能力2.0
3.4.6 計算能力2.1

第4章 CUDA環境搭建
4.1 簡介
4.2 在Windows下安裝軟件開發工具包
4.3 VisualStudio
4.3.1 工程
4.3.2 64位用戶
4.3.3 創建工程
4.4 Linux
4.5 Mac
4.6 安裝調試器
4.7 編譯模型
4.8 錯誤處理
4.9 本章小結

第5章 綫程網格、綫程塊以及綫程
5.1 簡介
5.2 綫程
5.2.1 問題分解
5.2.2 CPU與GPU的不同
5.2.3 任務執行模式
5.2.4 GPU綫程
5.2.5 硬件初窺
5.2.6 CUDA內核
5.3 綫程塊
5.4 綫程網格
5.4.1 跨幅與偏移
5.4.2 X與Y方嚮的綫程索引
5.5 綫程束
5.5.1 分支
5.5.2 GPU的利用率
5.6 綫程塊的調度
5.7 一個實例——統計直方圖
5.8 本章小結

第6章 CUDA內存處理
6.1 簡介
6.2 高速緩存
6.3 寄存器的用法
6.4 共享內存
6.4.1 使用共享內存排序
6.4.2 基數排序
6.4.3 閤並列錶
6.4.4 並行閤並
6.4.5 並行歸約
6.4.6 混閤算法
6.4.7 不同GPU上的共享內存
6.4.8 共享內存小結
6.5 常量內存
6.5.1 常量內存高速緩存
6.5.2 常量內存廣播機製
6.5.3 運行時進行常量內存更新
6.6 全局內存
6.6.1 記分牌
6.6.2 全局內存排序
6.6.3 樣本排序
6.7 紋理內存
6.7.1 紋理緩存
6.7.2 基於硬件的內存獲取操作
6.7.3 使用紋理的限製
6.8 本章小結

第7章 CUDA實踐之道
7.1 簡介
7.2 串行編碼與並行編碼
7.2.1 CPU與GPU的設計目標
7.2.2 CPU與GPU上的最佳算法對比
7.3 數據集處理
7.4 性能分析
7.5 一個使用AES的示例
7.5.1 算法
7.5.2 AES的串行實現
7.5.3 初始內核函數
7.5.4 內核函數性能
7.5.5 傳輸性能
7.5.6 單個執行流版本
7.5.7 如何與CPU比較
7.5.8 考慮在其他GPU上運行
7.5.9 使用多個流
7.5.10 AES總結
7.6 本章小結

第8章 多CPU和多GPU解決方案
8.1 簡介
8.2 局部性
8.3 多CPU係統
8.4 多GPU係統
8.5 多GPU算法
8.6 按需選用GPU
8.7 單節點係統
8.8 流
8.9 多節點係統
8.10 本章小結

第9章 應用程序性能優化
9.1 策略1：並行/串行在GPU/CPU上的問題分解
9.1.1 分析問題
9.1.2 時間
9.1.3 問題分解
9.1.4 依賴性
9.1.5 數據集大小
9.1.6 分辨率
9.1.7 識彆瓶頸
9.1.8 CPU和GPU的任務分組
9.1.9 本節小結
9.2 策略2：內存因素
9.2.1 內存帶寬
9.2.2 限製的來源
9.2.3 內存組織
9.2.4 內存訪問以計算比率
9.2.5 循環融閤和內核融閤
9.2.6 共享內存和高速緩存的使用
9.2.7 本節小結
9.3 策略3：傳輸
9.3.1 鎖頁內存
9.3.2 零復製內存
9.3.3 帶寬限製
9.3.4 GPU計時
9.3.5 重疊GPU傳輸
9.3.6 本節小結
9.4 策略4：綫程使用、計算和分支
9.4.1 綫程內存模式
9.4.2 非活動綫程
9.4.3 算術運算密度
9.4.4 一些常見的編譯器優化
9.4.5 分支
9.4.6 理解底層匯編代碼
9.4.7 寄存器的使用
9.4.8 本節小結
9.5 策略5：算法
9.5.1 排序
9.5.2 歸約
9.5.3 本節小結
9.6 策略6：資源競爭
9.6.1 識彆瓶頸
9.6.2 解析瓶頸
9.6.3 本節小結
9.7 策略7：自調優應用程序
9.7.1 識彆硬件
9.7.2 設備的利用
9.7.3 性能采樣
9.7.4 本節小結
9.8 本章小結

第10章 函數庫和SDK
10.1 簡介
10.2 函數庫
10.2.1 函數庫通用規範
10.2.2 NPP
10.2.3 Thrust
10.2.4 CuRAND
10.2.5 CuBLAS庫
10.3 CUDA運算SDK
10.3.1 設備查詢
10.3.2 帶寬測試
10.3.3 SimpleP2P
10.3.4 asyncAPI和cudaOpenMP
10.3.5 對齊類型
10.4 基於指令的編程
10.5 編寫自己的內核
10.6 本章小結

第11章 規劃GPU硬件係統
11.1 簡介
11.2 CPU處理器
11.3 GPU設備
11.3.1 大容量內存的支持
11.3.2 ECC內存的支持
11.3.3 Tesla計算集群驅動程序
11.3.4 更高雙精度數學運算
11.3.5 大內存總綫帶寬
11.3.6 係統管理中斷
11.3.7 狀態指示燈
11.4 PCI-E總綫
11.5 GeForce闆卡
11.6 CPU內存
11.7 風冷
11.8 液冷
11.9 機箱與主闆
11.10 大容量存儲
11.10.1 主闆上的輸入/輸齣接口
11.10.2 專用RAID控製器
11.10.3 HDSL
11.10.4 大容量存儲需求
11.10.5 聯網
11.11 電源選擇
11.12 操作係統
11.12.1 Windows
11.12.2 Linux
11.1 3 本章小結

第12章 常見問題、原因及解決方案
12.1 簡介
12.2 CUDA指令錯誤
12.2.1 CUDA錯誤處理
12.2.2 內核啓動和邊界檢查
12.2.3 無效的設備操作
12.2.4 volatile限定符
12.2.5 計算能力依賴函數
12.2.6 設備函數、全局函數和主機函數
12.2.7 內核中的流
12.3 並行編程問題
12.3.1 競爭冒險
12.3.2 同步
12.3.3 原子操作
12.4 算法問題
12.4.1 對比測試
12.4.2 內存泄漏
12.4.3 耗時的內核程序
12.5 查找並避免錯誤
12.5.1 你的GPU程序有多少錯誤
12.5.2 分而治之
12.5.3 斷言和防禦型編程
12.5.4 調試級彆和打印
12.5.5 版本控製
12.6 為未來的GPU進行開發
12.6.1 開普勒架構
12.6.2 思考
12.7 後續學習資源
12.7.1 介紹
12.7.2 在綫課程
12.7.3 教學課程
12.7.4 書籍
12.7.5 英偉達CUDA資格認證
12.8 本章小結
……

前言/序言

高性能計算係列叢書·CUDA並行程序設計：GPU編程指南 內容梗概 《CUDA並行程序設計：GPU編程指南》是一本麵嚮開發者，深入淺齣地介紹如何利用 NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）平颱進行並行程序設計的權威著作。本書旨在幫助讀者掌握 GPU 強大的並行計算能力，從而顯著提升科學計算、數據分析、機器學習、圖像處理等領域的應用程序性能。 本書內容結構清晰，循序漸進，從 CUDA 的基礎概念入手，逐步深入到高級特性和優化技巧。書中不僅詳細講解瞭 CUDA 的編程模型、內存模型、綫程模型，還提供瞭大量貼閤實際應用的編程示例，涵蓋瞭從簡單的嚮量加法到復雜的矩陣運算、圖像濾波、並行排序等多種典型場景。讀者通過學習本書，將能夠理解 GPU 的工作原理，掌握 CUDA C/C++ 語言的核心語法和API，並學會如何有效地將串行應用程序移植到 GPU 上進行加速。 本書亮點與特色 全麵而深入的 CUDA 編程模型講解： 本書係統地闡述瞭 CUDA 的核心概念，包括 kernel 函數、綫程塊（thread block）、綫程（thread）、全局內存（global memory）、共享內存（shared memory）、常量內存（constant memory）、紋理內存（texture memory）、寄存器（register）等。讀者將清晰地理解 GPU 上的並行執行流程以及不同類型內存的訪問特性和性能影響。 豐富的編程實踐與實例： 書中提供瞭大量可以直接運行和修改的 CUDA C/C++ 源代碼示例，涵蓋瞭並行計算的常見算法和應用場景，例如： 嚮量和矩陣運算： 學習如何高效地並行執行嚮量加法、點積、矩陣乘法等基礎運算。 數據並行處理： 掌握利用 GPU 加速圖像濾波（如高斯模糊、邊緣檢測）、直方圖計算、前綴和（prefix sum）等數據密集型任務。 並行排序算法： 探討 Bitonic Sort、Merge Sort 等並行排序算法在 GPU 上的實現。 科學計算： 介紹如何將有限差分方法、濛特卡洛模擬等經典的科學計算算法移植到 GPU 上。 深度學習基礎： 為讀者理解深度學習框架中 GPU 加速的底層機製打下基礎，例如捲積、激活函數等基本運算的並行化。 內存管理與性能優化： 本書高度重視 CUDA 程序的性能調優。作者詳細講解瞭不同內存訪問模式對性能的影響，包括內存對齊、內存閤並（coalescing）、共享內存的使用技巧、緩存的利用等。讀者將學會如何通過閤理的內存管理和算法設計來最大化 GPU 的吞吐量和效率。 CUDA 錯誤處理與調試： 學習如何有效地識彆和解決 CUDA 程序中的常見錯誤，以及如何利用 NVIDIA 提供的調試工具（如 Nsight）來定位性能瓶頸和邏輯問題。 麵嚮實際應用的指導： 本書不僅僅停留在理論層麵，更注重將 CUDA 技術與實際應用相結閤。通過分析真實世界的性能挑戰，作者指導讀者如何將串行代碼逐步遷移到 GPU，並給齣實用的性能分析和優化建議。 深入理解 GPU 架構： 書中在講解 CUDA 編程的同時，也穿插瞭對 NVIDIA GPU 硬件架構的介紹，例如 SM（Streaming Multiprocessor）的構成、warp 的調度機製等，這有助於讀者更深刻地理解 GPU 並行執行的內在邏輯，從而寫齣更優化的代碼。 為高級主題奠定基礎： 本書為讀者後續深入學習 CUDA 的高級主題，如動態並行（Dynamic Parallelism）、流（Streams）、事件（Events）、統一內存（Unified Memory）等，打下瞭堅實的基礎。 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 有 C/C++ 編程基礎的軟件開發者： 希望利用 GPU 加速其應用程序性能的開發者。 科學計算研究人員： 需要處理大規模數據集和復雜計算任務的科學傢和工程師。 數據科學傢和機器學習工程師： 想要理解和優化深度學習模型訓練和推理過程的專業人士。 計算機體係結構和並行計算領域的學生和研究者： 對 GPU 計算原理和編程模型感興趣的學習者。 有一定並行計算背景，但希望掌握 GPU 特定並行技術的工程師。 學習本書將獲得的收益 通過學習《CUDA並行程序設計：GPU編程指南》，您將能夠： 1. 掌握 GPU 並行編程的核心技能： 能夠使用 CUDA 語言編寫高效的 GPU 程序，實現顯著的性能提升。 2. 理解 GPU 的工作機製： 深入瞭解 GPU 的並行架構、內存層次結構和綫程模型，從而寫齣更符閤硬件特性的代碼。 3. 優化現有應用程序的性能： 能夠識彆應用程序中的計算瓶頸，並將部分計算任務遷移到 GPU 上進行加速。 4. 開發全新的高性能計算應用： 能夠利用 GPU 的強大計算能力，解決傳統 CPU 難以高效處理的問題。 5. 提升解決復雜計算問題的能力： 掌握一種強大的工具，用於應對科學計算、數據分析、人工智能等領域的挑戰。 6. 為深入學習 GPU 計算生態打下基礎： 為後續學習更高級的 CUDA 特性、第三方庫（如 cuDNN, cuBLAS）以及更廣泛的異構計算技術做好準備。 內容預覽（不包含書本具體代碼和算法細節） 本書的每一章節都圍繞著“如何有效地在 GPU 上實現並行計算”這一核心目標展開。 第一部分：CUDA 基礎 引言： 介紹高性能計算的意義，以及 GPU 在其中扮演的關鍵角色。闡述 CPU 和 GPU 在設計理念上的根本差異，為理解 GPU 並行優勢打下基礎。 CUDA 硬件和軟件架構： 簡要介紹 NVIDIA GPU 的核心組件，如流處理器（Streaming Multiprocessor, SM）、CUDA 核心、內存控製器等，以及 CUDA 驅動程序、運行時庫和編譯器等軟件棧。 CUDA 編程模型： 這是本書的核心內容之一。將詳細講解主機（Host）與設備（Device）的概念，應用程序的執行流程，以及 GPU 上的綫程層次結構： Grid, Block, Thread： 解釋如何通過這些層級來組織和管理海量的並行綫程，以及它們之間的父子關係和同步機製。 Kernel 函數： 講解如何在 C/C++ 代碼中定義並啓動在 GPU 上執行的函數。 綫程索引： 介紹 `threadIdx`, `blockIdx`, `blockDim`, `gridDim` 等內建變量，用於讓每個綫程知道自己的身份和在整個計算任務中的位置。 CUDA 內存模型： 深入剖析 GPU 的內存體係，理解不同內存區域的特性、容量、訪問速度和生命周期，這是性能優化的關鍵。 全局內存 (Global Memory)：容量大，但訪問延遲高，是 GPU 上最常用的內存。 共享內存 (Shared Memory)： 容量相對較小，但訪問速度遠快於全局內存，是實現高效數據復用和綫程間通信的關鍵。 常量內存 (Constant Memory)： 專為讀一次、多綫程讀取的場景設計，具有緩存機製。 紋理內存 (Texture Memory)： 針對圖形渲染和圖像處理等空間局部性訪問模式優化。 寄存器 (Registers)： 每個綫程獨享，訪問速度最快，但數量有限。 主機內存 (Host Memory)： CPU 可以訪問的內存。 CUDA API 基礎： 介紹 CUDA 運行時 API (Runtime API) 中最常用的一些函數，用於內存分配和拷貝（如 `cudaMalloc`, `cudaMemcpy`）、Kernel 啓動（如 `<<< >>>` 語法）、同步（如 `cudaDeviceSynchronize`）等。 第二部分：CUDA 編程實踐 嚮量和矩陣運算的並行化： 從最簡單的嚮量加法開始，逐步過渡到嚮量點積、矩陣嚮量乘法、矩陣矩陣乘法等。通過這些例子，讀者將學會如何將計算任務分解到多個綫程，並處理數據依賴和內存訪問。 數據並行處理技術： 探討如何利用 GPU 來加速處理大量獨立的數據元素。 圖像處理： 介紹如何實現圖像的像素級操作，如灰度轉換、閾值處理、顔色空間轉換等。 圖像濾波： 講解如何高效地實現一維和二維捲積，用於高斯模糊、Sobel 邊緣檢測等。 前綴和（Scan）/纍加： 這是一個經典的並行算法難題，本書將展示幾種不同的並行前綴和實現方法，體現瞭數據依賴和並行設計中的挑戰。 並行排序： 介紹在 GPU 上實現高效排序算法的策略，例如 Bitonic Sort、Merge Sort 的並行版本。 並行規約（Reduction）： 介紹如何使用 GPU 高效地將大量數據規約成一個單一結果，如求和、求最大值/最小值等，這是許多並行算法的基礎。 第三部分：性能優化與高級主題 內存訪問優化： 這是 GPU 編程的重中之重。 內存閤並（Memory Coalescing）： 詳細講解如何組織全局內存訪問，使其能夠被高效地閤並成一次事務，從而最大化內存帶寬利用率。 共享內存的使用策略： 講解如何利用共享內存實現數據共享和復用，例如在矩陣乘法中作為局部工作空間，以及如何避免bank conflict。 緩存的利用： 介紹常量內存和紋理內存的緩存機製，以及如何在恰當的場景下利用它們。 綫程同步與閤作： 深入講解綫程塊內部的同步機製 (`__syncthreads()`)，以及跨綫程塊的同步（如使用 CUDA Streams）。 CUDA Streams（流）： 學習如何使用 CUDA Streams 實現計算和數據傳輸的重疊，以及 Kernel 之間的異步執行，從而提升整體應用程序的吞吐量。 動態並行 (Dynamic Parallelism) 簡介： 介紹 GPU 自身也可以啓動 Kernel 的能力，這為編寫更復雜的、自適應的並行算法提供瞭可能。 錯誤處理與調試： 提供一套行之有效的 CUDA 程序調試策略，包括如何捕獲和分析 CUDA 運行時錯誤，以及如何使用 Nsight 等分析工具來定位性能瓶頸。 CUDA 性能分析工具： 引導讀者瞭解如何使用 NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute 等工具來深入分析 GPU 程序的性能，識彆慢速操作和潛在問題。 總結 《CUDA並行程序設計：GPU編程指南》是一本集理論、實踐、優化技巧於一體的全麵性著作。通過本書的學習，讀者將不僅能夠掌握 CUDA 的編程方法，更能深刻理解 GPU 並行計算的精髓，從而在自己的項目中釋放 GPU 的全部潛力。本書將是任何希望在高性能計算領域取得突破的開發者的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直打開瞭我對並行計算世界的大門！作為一名一直以來習慣於單綫程編程的開發者，我常常覺得自己的程序在處理海量數據時顯得力不從心，性能瓶頸總是如影隨形。當我翻開這本書的時候，我被作者那種清晰、循序漸進的講解方式深深吸引。他沒有上來就拋齣復雜的概念，而是從並行計算的基本原理講起，用生動的比喻解釋瞭CPU和GPU在架構上的根本差異，讓我很快就理解瞭為什麼GPU如此適閤處理那些可以分解成大量獨立任務的問題。接著，書中詳細介紹瞭CUDA的編程模型，包括綫程層次結構、內存模型以及同步機製。我尤其喜歡作者對這些概念的闡述，他不僅解釋瞭“是什麼”，更深入地剖析瞭“為什麼”，讓我能夠真正理解背後的設計哲學。書中的代碼示例也非常精煉且實用，每一個例子都恰到好處地印證瞭前麵講解的理論，讓我能夠邊學邊練，迅速掌握核心要點。我曾經花費大量時間在優化單綫程算法上，收效甚微，但通過這本書的學習，我開始看到瞭利用GPU提升性能的巨大潛力，感覺自己掌握瞭一件“秘密武器”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，是一本真正值得反復研讀的參考書。作為一名資深開發者，我一直對高性能計算領域保持著高度關注，而CUDA作為GPU編程的事實標準，更是我職業生涯中不可或缺的一部分。這本書的價值在於，它不僅提供瞭紮實的CUDA編程基礎知識，更深入地探討瞭與高性能計算相關的諸多前沿技術和優化策略。我特彆欣賞書中關於多GPU編程、GPU與CPU協同計算、以及利用CUDA庫（如cuBLAS, cuFFT等）來加速計算的章節。這些內容對於開發大規模、高性能的應用至關重要。作者在講解過程中，不僅展示瞭各種技術的強大之處，更提醒瞭開發者在實際應用中可能遇到的挑戰和需要權衡的因素，比如功耗、散熱、以及開發成本等等。這本書讓我對如何構建真正的“高性能”係統有瞭更全麵、更係統的認識，它不僅僅是關於代碼編寫，更是關於如何從係統層麵去設計、實現和優化並行計算解決方案。

評分☆☆☆☆☆

對於有一定並行計算基礎，但對GPU編程不甚瞭解的開發者來說，這本書堪稱一本“修煉秘籍”。我之前在CPU上嘗試過一些多綫程並行，但始終覺得性能提升的空間有限，而且綫程同步等問題常常讓我頭疼不已。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是教你如何寫CUDA代碼，更重要的是，它教會瞭我如何“思考”並行。作者深入淺齣地講解瞭GPU的硬件架構，包括SM（Streaming Multiprocessor）、warp（綫程束）、寄存器、共享內存、全局內存等等，並詳細闡述瞭它們之間的關係以及對程序性能的影響。我以前對內存訪問效率的理解非常模糊，讀完這本書後，我纔真正明白瞭為什麼內存訪問模式如此重要，以及如何通過優化內存訪問來獲得巨大的性能飛躍。書中關於共享內存的使用、綫程束的協作、以及如何避免內存顛簸的章節，對我來說簡直是醍醐灌頂。我開始嘗試將我之前的一些CPU並行程序遷移到GPU上，通過這本書提供的指導，我能夠更有針對性地進行優化，取得瞭遠超預期的性能提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是零基礎小白學習CUDA的福音！我之前對GPU編程一無所知，以為會是一堆晦澀難懂的數學公式和復雜的底層操作，但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者用非常貼近開發者的語言，從最基礎的環境搭建開始，一步一步地引導讀者進入CUDA的世界。安裝、配置、第一個“Hello World”程序，每個步驟都講解得細緻入微， bahkan包括瞭一些可能遇到的常見錯誤和解決方法，這對於初學者來說簡直太友好瞭！書中對CUDA C/C++的語法講解也極其到位，從變量聲明、函數調用到kernel函數的編寫，每一個細節都剖析得很清楚。我特彆欣賞作者在介紹並行模式時，那種由淺入深的設計。他沒有一開始就講復雜的並行算法，而是先從最簡單的嚮量加法開始，然後逐步引入更復雜的並行求和、矩陣乘法等經典案例，讓我能夠清晰地看到並行化帶來的性能提升。而且，作者還貼心地提供瞭大量的調試技巧和性能分析方法，這對於我這種新手來說，簡直是救命稻草，讓我能夠快速定位問題並進行優化，避免走彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在循循善誘。我之所以這麼說，是因為作者在講解CUDA高級特性時，那種洞察力和前瞻性令我印象深刻。他不僅僅是羅列API，而是通過大量實際案例，展示瞭如何在復雜的應用場景中有效地利用GPU。比如，書中關於如何設計高效的並行算法、如何處理動態並行、如何利用CUDA流（streams）實現異步計算以提高設備利用率等章節，都給我帶來瞭很多啓發。我曾經在處理圖像處理和科學計算任務時，遇到瞭性能瓶頸，嘗試瞭各種優化手段，效果都不盡如人意。讀瞭這本書之後，我纔意識到，很多時候問題不在於算法本身，而在於並行化策略的選取和GPU特性的利用不到位。作者對這些“高級玩法”的講解，讓我能夠跳齣固有的思維模式，從更宏觀的角度去思考如何充分發揮GPU的計算能力。這本書讓我明白，CUDA編程不僅僅是寫代碼，更是一種藝術，一種對計算資源精妙調度的藝術。

評分☆☆☆☆☆

書倒是不錯的 印刷清晰 京東快遞給力

評分☆☆☆☆☆

書很不錯的哦，非常經典

評分☆☆☆☆☆

看瞭再來評論

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內容一般般

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

還好吧，目前沒怎麼看

評分☆☆☆☆☆

書籍不錯，好好看看！