[GPU高性能编程CUDA实战].(桑德斯).聂雪军等.扫描版.pdf
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《GPU高性能编程CUDA实战》是一本面向CUDA编程的入门指南，由NVIDIA软件平台小组的专家编写。它旨在帮助读者掌握利用GPU的强大计算能力，编写高性能并行应用程序。
本书从CUDA的基础知识入手，介绍了CUDA架构、CUDA C编程环境的设置，以及GPU计算的基本概念。内容涵盖了CUDA C的基本语法和使用模式，包括如何编写核函数、管理主机和设备间的内存，以及利用流来加速应用程序。书中通过大量的示例，如矢量求和、光线跟踪和热传导模拟等，详细讲解了CUDA C的各种功能，以及如何利用这些功能解决实际问题。
本书的核心内容可以概括为以下几点：
1. **CUDA平台与架构：** 介绍了CUDA平台的背景、架构及其优势，解释了CUDA如何为GPU计算而设计，以及CUDA与传统CPU计算的区别。
2. **CUDA C编程基础：** 详细讲解了CUDA C语言的基本语法，包括如何编写核函数（在GPU上执行的函数）、如何区分主机代码和设备代码、以及如何使用CUDA C来管理GPU的内存和资源。
3. **并行编程核心概念：** 介绍了线程、线程块、线程格等CUDA中的核心概念，以及如何利用这些概念实现大规模的并行计算。书中还讨论了多线程环境下的数据同步和通信问题。
4. **高级CUDA技术：** 深入探讨了CUDA的一些高级功能，如常量内存、纹理内存、图形互操作性、原子操作和CUDA流。这些技术可以进一步优化程序的性能，并扩展CUDA应用程序的功能。
5. **性能分析与优化：** 介绍了如何利用CUDA事件来测量程序的性能，以及如何通过不同的内存管理方式、线程块数量设置等来优化程序的性能。
6. **多GPU编程：** 讲解了如何在多个GPU组成的系统上进行CUDA编程，以及如何在多个GPU之间分配和协调计算任务。
7. **零拷贝内存和可移动内存：** 介绍了零拷贝内存的概念及其在CUDA编程中的应用，以及如何在多GPU程序中使用可移动的固定内存。
总之，本书旨在为希望利用GPU进行并行计算的读者提供一个全面的指导，从基础知识到高级技术，再到性能优化，使读者能够编写出高效且具有实际应用价值的CUDA程序。
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