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CUDA专家手册

CUDA专家手册
GPU编程权威指南

中文版
Nicholas Wilt
C CUDA
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读者:           ...
  《CUDA专家手册:GPU编程权威指南》详细讨论CUDA的硬件和软件,包括CUDA 5.0和开普勒架构的最新特性。每个CUDA开发人员,不论新手还是高手,都可以在这里找到感兴趣的内容并即时上手。新晋的CUDA开发者将理解硬件如何处理命令以及驱动程序如何检查状态;更有经验者,将会在驱动程序API、上下文迁移以及如何让CPU/GPU最有效率地进行数据交换和同步等骨灰级的主题上得到指导。
  本书所附的开源代码有25000多行,欢迎开发者自由重用。
  本书不仅是权威手册,也是实用代码大全。全书分为以下三个部分:
  第一部分是基础知识概述,对支持CUDA的硬件和软件进行高屋建瓴的描述。
  第二部分是CUDA编程细节,对CUDA进行全方位的描述,包括内存,流和事件,执行模型(包括动态并行特性以及CUDA 5.0和SM 3.5的新特性),流处理器簇(包括SM 3.5的所有功能介绍),多GPU编程,纹理操作。这部分附带的源代码作为可重用的验证型代码和演示型代码,旨在展示特殊的硬件特性或强调特定的应用方法。
  第三部分是案例剖析,深入分析精选的CUDA应用场景以及关键的并行算法,包括流式负载、归约、扫描(并行前缀求和)、N-体问题和图像处理,这些算法全方位涵盖各种CUDA应用场景。

中文版序   
推荐序   
译者序   
前 言   
第一部分 基础知识   
第1章 简介    1
1.1 方法   
1.2 代码   
1.3 资源   
1.4 结构   
第2章 硬件架构   
2.1 CPU配置   
2.2 集成GPU   
2.3 多GPU   
2.4 CUDA中的地址空间   
2.5 CPU/GPU交互   
2.6 GPU架构   
2.7 延伸阅读   
第3章 软件架构   
3.1 软件层   
3.2 设备与初始化   
3.3 上下文   
3.4 模块与函数   
3.5 内核(函数)   
3.6 设备内存   
3.7 流与事件   
3.8 主机内存   
3.9 CUDA数组与纹理操作   
3.10 图形互操作性   
3.11 CUDA运行时与CUDA驱动程序API   
第4章 软件环境   
4.1 nvcc--CUDA编译器驱动程序   
4.2 ptxas--PTX汇编工具   
4.3 cuobjdump   
4.4 nvidia-smi   
4.5 亚马逊Web服务   
第二部分 CUDA编程   
第5章 内存   
5.1 主机内存   
5.2 全局内存   
5.3 常量内存   
5.4 本地内存   
5.5 纹理内存   
5.6 共享内存   
5.7 内存复制   
第6章 流与事件   
6.1 CPU/GPU的并发:隐藏驱动程序开销   
6.2 异步的内存复制   
6.3 CUDA事件:CPU/GPU同步   
6.4 CUDA事件:计时   
6.5 并发复制和内核处理   
6.6 映射锁页内存   
6.7 并发内核处理   
6.8 GPU/GPU同步:cudaStreamWaitEvent()   
6.9 源代码参考   
第7章 内核执行   
7.1 概况   
7.2 语法   
7.3 线程块、线程、线程束、束内线程   
7.4 占用率   
7.5 动态并行   
第8章 流处理器簇   
8.1 内存   
8.2 整型支持   
8.3 浮点支持   
8.4 条件代码   
8.5 纹理与表面操作   
8.6 其他指令   
8.7 指令集   
第9章 多GPU   
9.1 概述   
9.2 点对点机制   
9.3 UVA:从地址推断设备   
9.4 多GPU间同步   
9.5 单线程多GPU方案   
9.6 多线程多GPU方案   
第10章 纹理操作   
10.1 简介   
10.2 纹理内存   
10.3 一维纹理操作   
10.4 纹理作为数据读取方式   
10.5 使用非归一化坐标的纹理操作   
10.6 使用归一化坐标的纹理操作   
10.7 一维表面内存的读写   
10.8 二维纹理操作   
10.9 二维纹理操作:避免复制   
10.10 三维纹理操作   
10.11 分层纹理   
10.12 最优线程块大小选择以及性能   
10.13 纹理操作快速参考   
第三部分 实例   
第11章 流式负载   
11.1 设备内存   
11.2 异步内存复制   
11.3 流   
11.4 映射锁页内存   
11.5 性能评价与本章小结   
第12章 归约算法   
12.1 概述   
12.2 两遍归约   
12.3 单遍归约   
12.4 使用原子操作的归约   
12.5 任意线程块大小的归约   
12.6 适应任意数据类型的归约   
12.7 基于断定的归约   
12.8 基于洗牌指令的线程束归约   
第13章 扫描算法   
13.1 定义与变形   
13.2 概述   
13.3 扫描和电路设计   
13.4 CUDA实现   
13.5 线程束扫描   
13.6 流压缩   
13.7 参考文献(并行扫描算法)   
13.8 延伸阅读(并行前缀求和电路)   
第14章 N-体问题   
14.1 概述   
14.2 简单实现   
14.3 基于共享内存实现   
14.4 基于常量内存实现   
14.5 基于线程束洗牌实现   
14.6 多GPU及其扩展性   
14.7 CPU的优化   
14.8 小结   
14.9 参考文献与延伸阅读   
第15章 图像处理的归一化相关系数计算   
15.1 概述   
15.2 简单的纹理实现   
15.3 常量内存中的模板   
15.4 共享内存中的图像   
15.5 进一步优化   
15.6 源代码   
15.7 性能评价   
15.8 延伸阅读   
附录A CUDA专家手册库   
术语表   
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