《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。
5星
