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专业CUDA C 编程。

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简介：
本专业CUDA C编程内容涵盖了本章中作为说明性的示例所使用的所有示例代码文件。 每一章都设有独立的编码目录，其中包含了该章的示例.c和.cu文件。此外，每个章节的目录中还都包含一个Makefile，该Makefile能够用于构建包含在其中的样本程序。 位于common/目录下的文件包含common.h，该文件包含了多章共有的代码片段。

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  • 专业CUDA C编程
    优质
    简介：本课程专注于教授使用NVIDIA CUDA C进行高性能并行计算编程的技术与方法，适合希望深入学习GPU加速应用开发的专业人士。 专业CUDA C编程包括本章中用作说明性示例的任何代码文件。每个章节都有自己的代码文件夹，包含该章节的示例.c和.cu文件。此外，每个章节的文件夹还都包含一个Makefile，用于构建其中的样本程序。common/目录包含了多个章节共用的common.h头文件。
     
  • 专业级C++编程（第二版）
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    《专业级C++编程（第二版）》全面而深入地讲解了C++语言的核心特性及其在实际项目中的应用技巧，是资深程序员进阶学习不可或缺的经典著作。 ### C++高级编程Professional C++ 第二版 #### 书籍概述 《C++高级编程Professional C++ 第二版》是一本全面涵盖了C++11标准的权威书籍，它旨在帮助初学者过渡到专业的C++程序员。该书由三位作者共同完成：Marc Gregoire、Nicholas A. Solter和Scott J. Kleper。他们分别通过自己的方式表达了对家人及亲人的感激之情。 #### 内容简介 本书全面介绍了C++11新特性，并提供了大量的示例代码来帮助读者理解和掌握这些新功能。C++11是C++语言的一个重大更新版本，引入了许多重要的改进和增强功能，包括但不限于自动类型推断、范围基础的for循环、右值引用、移动语义、lambda表达式、线程支持等。这些特性极大地提高了C++的可读性和开发效率，同时降低了出错的可能性。 #### 关键知识点 1. **C++11新特性详解**： - **自动类型推断（auto）**：允许编译器根据初始值推断变量类型。 - **范围基础的for循环**：提供了一种更简洁的方式来遍历容器。 - **右值引用与移动语义**：右值引用于临时对象绑定，从而实现高效的对象移动而非复制。 - **Lambda表达式**：使得在代码中可以轻松地定义匿名函数。 - **线程支持**：内置了多线程编程的支持，包括`std::thread`类和相关的同步原语。 - **初始化列表**：为构造函数提供了更加灵活的初始化方式。 - **统一初始化语法**：引入了基于花括号的初始化语法，增强了代码的一致性。 - **类型别名**：通过`using`关键字为复杂类型创建简单的别名。 - **constexpr函数**：允许在编译时计算函数的结果。 - **静态断言**：提供了一种在编译时期检查条件的方法。 - **默认删除和默认定义**：提供了控制成员函数默认行为的新方法。 - **显式转换运算符**：帮助防止不必要的类型转换。 2. **面向对象编程深入讲解**： - **继承与多态**：详细介绍了继承机制及其在实现多态中的应用。 - **模板元编程**：通过模板和类型运算来在编译期间生成代码。 - **异常处理**：探讨了如何有效地处理运行时错误。 - **智能指针**：介绍了如`std::unique_ptr`、`std::shared_ptr`等智能指针类型，以帮助管理动态分配的内存资源。 3. **性能优化技巧**： - **缓存友好的数据结构**：设计能够减少缓存未命中次数的数据结构。 - **避免不必要的复制**：利用移动语义来提高程序性能。 - **并行算法**：使用C++11提供的并行算法来加速计算密集型任务。 4. **实际案例分析** - 书中包含了大量的实例代码，通过这些示例读者可以更好地理解如何将理论应用于实践。 - 案例涉及各种领域，如图形学、网络编程、数据库操作等，展示了C++在不同领域的强大应用能力。 5. **调试与测试策略**： - 提供了多种调试技巧和工具介绍，帮助开发者快速定位问题。 - 讨论了单元测试的重要性，并介绍了几种流行的C++单元测试框架。 #### 结语 《C++高级编程Professional C++ 第二版》不仅是一本详尽的技术手册，也是每位致力于成为专业C++程序员的理想指南。无论是对于想要深入了解C++11新特性的初学者，还是希望进一步提升自己技能水平的经验丰富的开发者来说，这本书都将是不可或缺的学习资源。
     
  • C++专业编程（第4版）.pdf.zip
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    《C++专业编程（第4版）》是一本深入探讨C++语言高级特性和最佳实践的专业书籍，适合有经验的程序员参考学习。本书通过实例详细讲解了复杂数据结构、模板库设计等内容。 《Professional C++ 4th Edition》是一本专为专业开发者设计的C++指南，它涵盖了最新的技术和最佳实践。这本书旨在帮助读者深入理解C++17及更高版本的新特性，并巩固对基础概念的理解。 随着新的标准和技术如C++11、C++14、C++17和C++20的不断推出，语言的功能得到了极大扩展并引入了更现代的编程范式。《Professional C++ 4th Edition》正是为了帮助程序员跟上这一快速发展的领域而编写的。 该书涵盖了以下关键知识点： - **基础语法**：包括变量、数据类型、控制结构（如if-else、switch-case和循环）、函数、类与对象等。 - **面向对象编程**：深入探讨封装、继承和多态，以及模板类和虚函数的应用。 - **STL（Standard Template Library）**：介绍容器（例如vector、list、set和map）、迭代器、算法及函数对象等核心组件。 - **智能指针**：C++11引入的unique_ptr、shared_ptr和weak_ptr用于自动管理内存，防止内存泄漏。 - **RAII（Resource Acquisition Is Initialization）**：通过对象生命周期来管理资源的一种策略，在异常安全性和析构函数中应用广泛。 - **Lambda表达式**：允许在代码中创建匿名函数的新特性，简化了函数对象的定义和使用。 - **右值引用**：一种用于提升移动语义效率的技术，支持高效的复制与移动操作。 - **并发编程**：包括C++11及更高版本中的线程、同步机制（如mutex和condition_variable）以及原子操作。 - **模板元编程**：利用编译时计算实现高效代码的方法。 - **C++17新特性**：例如Structured Bindings、fold expressions 和 if constexpr等。 - **最佳实践**：包括编写可读性好且易于维护的高质量C++代码的技术和建议。 通过阅读《Professional C++ 4th Edition》，读者不仅能掌握最新的语言特性和技术，还能学习如何在实际项目中有效地应用这些知识。书中的索引功能使查找重要信息变得简单快捷。
     
  • CUDA C编程指南（程润伟）
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    《CUDA C编程指南》由程润伟编著，全面介绍了使用NVIDIA CUDA架构进行并行计算的方法和技巧，适合希望深入学习GPU编程技术的读者。 CUDA C 编程指南是程润伟教授的著作，主要针对想要深入理解并掌握CUDA C编程技术的读者群体。该书详细介绍了如何利用NVIDIA推出的并行计算平台和模型——CUDA（Compute Unified Device Architecture），来编写高效、并行的程序以发挥GPU的强大计算能力进行高性能计算。 书中涵盖了以下关键知识点： 1. **CUDA架构**：包括流式多处理器（SM）、线程块、线程网格等概念，这些是基础结构，对于编写高效的CUDA代码至关重要。 2. **CUDA编程模型**：基于C/C++的编程模式通过定义设备函数、主机函数和使用__global__关键字来区分GPU与CPU上的代码执行。理解如何在GPU上组织和调度线程是关键。 3. **内存层次**：书中详细介绍了多种类型的CUDA内存，如全局内存、共享内存、常量内存以及纹理内存，并指出根据数据访问模式选择合适的内存类型可以显著提升性能。 4. **同步与通信**：讨论了如何在GPU上的线程间进行有效的通信和同步，强调使用cudaThreadSynchronize及__syncthreads()等函数的重要性以确保程序的正确执行。 5. **并行算法设计**：深入探讨将问题分解为可以由多个任务同时处理的形式，并介绍了如何有效地映射这些任务到GPU的线程结构中去以及避免数据竞争和死锁的方法，这些都是高性能CUDA程序的核心内容。 6. **CUDA运行时API**：涵盖了大量用于设备内存管理、上下文创建及错误检查等功能的函数，如cudaMalloc与cudaMemcpy等。掌握它们是开发者不可或缺的一部分知识。 7. **计算能力与兼容性**：不同GPU支持不同的计算特性，了解如何利用这些差异对于编写广泛适用性的CUDA程序十分重要。 8. **优化技巧**：包括减少全局内存访问、充分利用缓存机制和最小化同步开销等方面的具体策略。书中提供了许多实用的性能提升方法。 9. **实例分析**：通过科学计算、图像处理及物理模拟等领域中的丰富案例，帮助读者加深对CUDA编程的理解并通过实践获得经验。 10. **调试与分析工具**：介绍了如NVIDIA Nsight和nvprof等开发工具的功能，并说明了它们在查找性能瓶颈方面的作用。 综上，《CUDA C 编程指南》是一本全面介绍如何使用GPU进行并行计算的书籍，涵盖了从概念基础到高级优化的所有内容。对于希望利用GPU强大能力解决问题的开发者而言，这是一份宝贵的资源。
     
  • CUDA权威手册 GPU编程专家指南
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    《CUDA权威手册》是一本深入介绍GPU编程技术的专业书籍，为希望利用NVIDIA CUDA架构进行高效并行计算的开发者和研究人员提供全面指导。 《CUDA专家手册：GPU编程权威指南》深入探讨了CUDA的硬件与软件特性，并涵盖了最新的CUDA 5.0及开普勒架构的功能。无论你是刚入门的新手还是经验丰富的开发者，都能从中找到有用的信息并迅速上手。对于初学者来说，此书能帮助你理解硬件如何处理命令以及驱动程序的状态检查；而对于有经验的开发者，则会在高级主题如驱动程序API、上下文迁移及CPU/GPU间高效数据交换和同步等方面获得指导。 书中附带了超过25000行的开源代码供读者自由使用。本书不仅是一本权威的手册，还是一部实用的代码参考大全。全书分为三个部分： 第一部分提供了对支持CUDA硬件与软件的基础知识概述。 第二部分详细介绍了CUDA编程的各项细节，包括内存、流和事件等，并涵盖了执行模型（包含动态并行特性及新版本的新功能）、多GPU编程以及纹理操作等内容。这部分的源代码旨在展示特定硬件特性和强调某些应用方法。 第三部分则通过案例分析精选的应用场景与关键并行算法，如流式负载、归约、扫描（即并行前缀求和）、N-体问题及图像处理等，全面覆盖了这些主题。
     
  • CUDA学习记录，GPU编程与C++编程
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    本专栏为个人学习CUDA的过程记录，涵盖GPU编程技巧及与之相关的C++编程技术探讨。适合希望深入了解并实践加速计算的技术爱好者和开发者参考。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台及编程模型，旨在通过高效利用GPU进行高性能计算。本段落将深入探讨CUDA编程的基础概念，包括GPU架构、并行计算原理以及关键要素。 首先需要理解为何要用GPU来进行并行计算。传统CPU擅长处理串行任务，但对于大规模数据密集型应用（如图像处理、物理模拟和机器学习）来说，GPU因其独特的硬件设计提供了显著的性能优势。每个GPU包含大量的CUDA核心，并被组织为流式多处理器（SM），每个SM又包括数十个可以同时执行多个线程的CUDA核心。 在NVIDIA GPU架构中，一个早期设备可能有192个CUDA核心，这些核心分布在若干个SM上；每个SM能够调度和运行大量线程。GPU设计的主要目的是高效地处理大量的简单但重复的任务（例如像素操作），因此它们具有很高的内存带宽。然而当数据访问过于频繁时可能会导致带宽瓶颈，通过优化存储器访问模式以减少这种需求是解决这个问题的一种策略。 在CUDA编程中，“grid”和“block”的概念被用来组织线程：比如`convolve<<<100, 10>>>`表示有100个线程块，每个包含10个线程。这使得GPU能够高效地调度执行任务。关键字如`__device__`, `__global__`, 和 `__host__`用于定义函数的行为：其中`__device__`和`__global__`分别在GPU上运行或由CPU调用并在GPU上执行，而`__host__`则是在主机（即CPU）上执行。 CUDA编程的核心在于理解并利用GPU的并行性。例如，在处理图像等数据密集型任务时，可以采用SIMD策略来优化性能：同一指令同时作用于一组数据，并大幅提升效率。通过编写高效的CUDA代码，开发者能够充分利用GPU的强大计算能力解决对高性能有极高要求的问题。 学习和掌握CUDA编程不仅能提升现有应用的运行效率，也是了解未来高性能计算趋势的重要一步。这包括理解GPU架构、选择合适的并行策略以及熟练使用CUDA编程模型等关键环节，每一个都是提高程序性能的关键因素。
     
  • CUDA C编程权威指南.pdf
    优质
    《CUDA C编程权威指南》深入浅出地讲解了如何使用NVIDIA CUDA技术进行高效并行计算编程，是掌握GPU加速应用开发不可或缺的资源。 ### CUDA C编程权威指南知识点概览 #### 第1章 基于CUDA的异构并行计算 **1.1 并行计算** - **串行编程与并行编程** - 串行编程：按照顺序逐条执行指令。 - 并行编程：同时执行多条指令，利用多处理器或多核心提高效率。 - **数据和任务并行性** - 数据并行：相同的操作应用于不同的数据集。 - 任务并行：不同任务被分配给不同的处理器执行。 - **计算机架构** - CPU与GPU的区别及其适用场景。 - 多核处理器的设计原理。 - **异构计算** - 异构架构的概念，结合不同类型处理器实现高性能计算。 - CUDA介绍：NVIDIA的一种并行计算平台及编程模型。 - **用GPU输出Hello World** - CUDA编程环境搭建步骤。 - 第一个CUDA程序示例——输出“Hello World”。 - **学习难度与基础要求** - CUDA C编程的基本难度介绍，所需基础知识和技巧的概述。 - **本章总结** - 对并行计算重要性的强调及内容回顾。 #### 第2章 CUDA编程模型 **2.1 CUDA编程结构** - 主程序(host)和设备程序(device)的概念及其交互方式。 - 内存管理：不同类型的内存（如全局内存、共享内存等）的使用方法以及基本操作。 - 线程管理：线程的概念，组织方式及如何在CUDA中管理和调度线程。 **2.2 核函数** - 定义和调用核函数的方法及其参数传递方式。 - 编写核函数规范与注意事项、测试核函数正确性的方法。 **2.3 错误处理与程序执行** - CUDA编程中的常见错误类型及调试技巧，CUDA程序的编译过程和执行流程介绍。 **2.4 性能分析工具** - 用CPU计时器测量核函数执行时间的方法。 - 使用NVIDIA提供的nvprof工具进行性能分析。 **2.5 GPU设备管理** - 查询GPU信息、选择最优GPU以及使用nvidia-smi工具获取GPU信息的介绍。 #### 第3章 CUDA执行模型 **3.1 GPU架构概述** - GPU架构发展历程及其特点，Fermi和Kepler架构的特点及改进点。 **3.2 线程束** - 线程束(warp)的概念、重要性以及如何减少分支分化。 **3.3 并行性能优化** - 使用nvprof工具检测线程束活跃程度与内存操作情况，增大并行性的方法介绍。 **3.4 动态并行** - 动态并行(dynamic parallelism)概念及其在CUDA中的实现方式。 #### 第4章 全局内存 **4.1 CUDA内存模型概述** - 内存层次结构的优点分析及不同层次之间的区别，CUDA内存模型构成与特点。 **4.2 内存管理** - 基本的内存分配和释放操作、传输方法及其效率优化。 **4.3 全局内存访问模式** - 不同类型全局内存访问模式对性能的影响以及如何提高其性能的方法。 #### 第5章 共享与常量内存 **5.1 CUDA共享内存概述** - 分配、存储体和访问模型，配置内存量及同步机制介绍。 **5.2 数据布局优化** - 方形与矩形共享内存使用场景及其数据布局的性能提升方法。 #### 第6章 流和并发 **6.1 流管理与事件** - CUDA流的概念、创建管理策略以及优先级设置，CUDA事件在同步中的作用介绍。 **6.2 并发内核执行** - 在非空流中实现多个内核的并行执行优化方法，Fermi GPU特性及其对并发支持。 以上内容涵盖了《CUDA C编程权威指南》的主要知识点，旨在帮助读者全面了解CUDA编程的基本原理和高级技巧，并为后续深入学习奠定基础。
     
  • CUDA C++编程指南 - 已翻译
    优质
    《CUDA C++编程指南》是一本详细讲解如何使用NVIDIA CUDA技术进行并行计算的专业书籍中文译版，适合有C/C++基础的程序员阅读。 CUDA（计算统一设备架构）是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台与编程模型，它使开发者能够利用GPU的强大处理能力进行高性能计算。最新的CUDA 12.3版本提供了详尽的API指南，帮助开发者高效地编写和优化GPU程序。 使用GPU的优势包括： - **强大的并行处理**：设计用于大量同时执行任务（如图形渲染与科学计算），在重复性运算中显著超越CPU。 - **性能增强**：通过将数据密集型操作转移到GPU上运行，可以大幅提升应用程序的速度，尤其是对于大数据和机器学习应用而言更为明显。 - **节能效果**：相比传统CPU，在较低功耗下提供更高的处理能力。 CUDA编程模型包括： - 大量的CUDA核心用于并行执行指令； - 线程与线程块的概念组织了基本计算单元，并通过网格结构实现高效的数据共享和同步； - 不同类型的内存（如全局、共享、常量及纹理）以适应不同的访问需求。 此外，还有： - **多维度编程**：支持灵活的二维或多维线程配置。 - **动态并行性**：允许在运行时创建新的计算单元，增加灵活性。 - 异构编程能力使程序能够同时利用CPU和GPU资源进行高效协作； - 支持异步SIMT（单指令多线程）模型以最大化硬件利用率。 CUDA还提供了： - NVCC编译器用于处理CUDA代码的编译与链接需求； - CUDA运行时API，包含大量函数库支持设备管理、内存分配及线程控制等操作。 每个CUDA版本都定义了不同的计算能力级别，这决定了GPU所能提供的特性集合和性能水平。通过深入理解并运用这些模型和技术，开发者可以编写出高效的GPU应用程序，并随着新版本的推出持续优化其表现。
     
  • CUDA并行编程指南及专家手册: GPU编程详解
    优质
    本书为程序员提供了详尽的指导和实用技巧，深入浅出地讲解了如何使用CUDA进行GPU编程，涵盖了从基础概念到高级优化的所有内容。 1. CUDA并行程序设计 GPU编程指南 2. CUDA专家手册++GPU编程权威指南
     
  • Thrust：一个专注于效率的CUDA编程库
    优质
    简介：Thrust是一个高效的CUDA C++并行算法库，旨在简化GPU编程，提高开发人员的工作效率，支持广泛的并行计算任务。 Thrust并行模板库的教程展示了如何使用Thrust编写简洁且可读性强的应用程序。