本课程专注于基于CUDA的GPU并行编程开发,深入讲解如何利用GPU的强大计算能力加速应用性能,适用于希望掌握高效并行计算技术的学习者和开发者。
《使用CUDA的GPU并行程序开发》(Chapman & Hall/CRC 计算科学)由Tolga Soyata编写,ISBN-10编号为 1498750753,ISBN-13 编号为 9781498750752。本书的版本是第一版,出版日期为2018年2月16日,共包含477页。
《使用CUDA的GPU并行程序开发》通过展示不同系列GPU之间的差异来教授GPU编程方法,这种方法使读者能够准备迎接下一代乃至未来的GPU技术挑战。书中强调了长期保持相关性的概念,而不是特定平台的具体概念,并同时提供有价值的、依赖于具体平台的解释。
本书分为三个独立的部分:第一部分使用CPU多线程介绍并行性,通过几个简单的程序演示如何将一个大型任务分解成多个平行子任务并在CPU线程中映射。第二部分介绍了GPU的大规模并行处理,在Nvidia的不同平台上对相同的程序进行并行化,并重复性能分析过程。由于CPU和GPU的核心与内存结构不同,结果以有趣的方式有所不同。
本书的最终目标是让程序员意识到所有的好想法以及坏的想法,以便读者在自己的项目中应用好的想法并避免不好的想法。第三部分为希望扩展视野的读者提供指南,介绍了流行的CUDA库(如cuBLAS、cuFFT、NPP和Thrust),OpenCL编程语言,使用其他编程语言和API库进行GPU编程的概述(例如Python、OpenCV、OpenGL以及Apple的Swift 和Metal)及深度学习库 cuDNN。