高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南 [CUDA Programming:A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 库克（Shane Cook） 著，苏统华，李东，李松泽 等 译

图书标签:

• CUDA
• GPU
• 并行计算
• 高性能计算
• GPU编程
• 并行程序设计
• 英伟达
• 计算物理
• 科学计算
• 技术图书

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111448617

版次：1

商品编码：11389858

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高性能计算系列丛书

外文名称：CUDA Programming:A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs

开本：16开

出版时间：2014-01

编辑推荐

　　CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，译著双馨。
　　全面、详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点和编程方法，包含大量实用代码示例，是目前学习CUDA编程专业的著作之一。

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内容简介

　　《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南》是CUDA并行程序设计领域全面、详实和具专业性的著作之一，由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点（平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术）和编程方法，包含大量实用代码示例，实践性非常强。
　　《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南》共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制，深入理解串行与并行程序，以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构，以实现优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程，并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制，并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的CPU和GPU协同，并介绍多个CPU/GPU编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多GPU。第9章详述CUDA编程性能限制因素、分析CUDA代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于GPU的系统。第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。

作者简介

　　Shane Cook ，CUDA开发者社区技术总监，有20余年行业经验。当认识到异构系统以及CUDA对于已有串行和并行编程技术的革命性冲击时，创立了CUDA开发者社区（欧洲的咨询公司，专门帮助企业重构代码以充分利用GPU硬件的威力）。专注于高性能软件开发、GPU利用、嵌入式系统，并参与了多个C语言编程标准的建设，包括广泛应用于汽车软件行业的汽车工业软件可靠性联合会C编程规范（MISRA Safer C）。他常为德国汽车行业、国防承包行业、北电网络以及福特汽车公司等机构或蓝筹股公司提供专业咨询服务和软件定制开发。
　　
　　苏统华，博士，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师，主要研究领域包括大规模并行计算、模式识别、物联网智能信息处理、智能媒体交互与计算等。2013年，其所开发的CUDA识别算法，在文档分析和识别国际会议（ICDAR'2013）上获得手写汉字识别竞赛的双料冠军。另外，他在手写汉字识别领域建立了里程碑式工作，论文他引约300次；他所建立的HIT-MW库，为全世界100多家科研院所采用；目前负责国家自然科学基金项目2项。著有英文专著《Chinese Handwriting Recognition: An Algorithmic Perspective》（德国施普林格出版社），CUDA相关译作2本（机械工业出版社）。现任哈尔滨工业大学软件学院高级讲师、硕士生导师。
　　
　　马培军，教授、博士生导师、哈尔滨工业大学软件学院院长。20余年行业经验，经验十分丰富。曾游学日本，获日本琦玉大学计算机应用专业硕士和博士学位，并在日本佳能集团工作多年。主要研究方向包括：航天软件工程、智能信息处理与信息融合、图像处理与识别、嵌入式系统仿真等。其主持或参加完成多项国家自然科学基金、国家863项目、国防基础科研和国际合作项目，获省部级二等奖2项，软件著作权3项，申请发明专利2项，在国内外期刊和会议上发表论文100余篇。现任哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院航天软件工程研究中心主任、中国宇航学会计算机应用专业委员会委员、日本计算机服务公司IT教育顾问。

内页插图

精彩书评

　　★本书旨在为读者学习CUDA打下坚实基础。涵盖如何理解串行程序并把它转化到单指令流多数据流编程模型下，以及如何基于CUDA实现高效的并行程序。本书除了提供多个实例，还深入讨论了GPU程序的优化，同时对共享内存、内存预读和线程的使用均有涉及。
　　——NagarajanKandasamy博士，德雷塞尔大学电子与计算机工程系副教授

目录

致中国读者
译者序
前言
第1章 超级计算简史
1.1 简介
1.2 冯·诺依曼计算机架构
1.3 克雷
1.4 连接机
1.5 Cell处理器
1.6 多点计算
1.7 早期的GPGPU编程
1.8 单核解决方案的消亡
1.9 英伟达和CUDA
1.10 GPU硬件
1.11 CUDA的替代选择
1.11.1 OpenCL
1.11.2 DirectCompute
1.11.3 CPU的替代选择
1.11.4 编译指令和库
1.12 本章小结

第2章 使用GPU理解并行计算
2.1 简介
2.2 传统的串行代码
2.3 串行/并行问题
2.4 并发性
2.5 并行处理的类型
2.5.1 基于任务的并行处理
2.5.2 基于数据的并行处理
2.6 弗林分类法
2.7 常用的并行模式
2.7.1 基于循环的模式
2.7.2 派生/汇集模式
2.7.3 分条/分块
2.7.4 分而治之
2.8 本章小结

第3章 CUDA硬件概述
3.1 PC架构
3.2 GPU硬件结构
3.3 CPU与GPU
3.4 GPU计算能力
3.4.1 计算能力1.0
3.4.2 计算能力1.1
3.4.3 计算能力1.2
3.4.4 计算能力1.3
3.4.5 计算能力2.0
3.4.6 计算能力2.1

第4章 CUDA环境搭建
4.1 简介
4.2 在Windows下安装软件开发工具包
4.3 VisualStudio
4.3.1 工程
4.3.2 64位用户
4.3.3 创建工程
4.4 Linux
4.5 Mac
4.6 安装调试器
4.7 编译模型
4.8 错误处理
4.9 本章小结

第5章 线程网格、线程块以及线程
5.1 简介
5.2 线程
5.2.1 问题分解
5.2.2 CPU与GPU的不同
5.2.3 任务执行模式
5.2.4 GPU线程
5.2.5 硬件初窥
5.2.6 CUDA内核
5.3 线程块
5.4 线程网格
5.4.1 跨幅与偏移
5.4.2 X与Y方向的线程索引
5.5 线程束
5.5.1 分支
5.5.2 GPU的利用率
5.6 线程块的调度
5.7 一个实例——统计直方图
5.8 本章小结

第6章 CUDA内存处理
6.1 简介
6.2 高速缓存
6.3 寄存器的用法
6.4 共享内存
6.4.1 使用共享内存排序
6.4.2 基数排序
6.4.3 合并列表
6.4.4 并行合并
6.4.5 并行归约
6.4.6 混合算法
6.4.7 不同GPU上的共享内存
6.4.8 共享内存小结
6.5 常量内存
6.5.1 常量内存高速缓存
6.5.2 常量内存广播机制
6.5.3 运行时进行常量内存更新
6.6 全局内存
6.6.1 记分牌
6.6.2 全局内存排序
6.6.3 样本排序
6.7 纹理内存
6.7.1 纹理缓存
6.7.2 基于硬件的内存获取操作
6.7.3 使用纹理的限制
6.8 本章小结

第7章 CUDA实践之道
7.1 简介
7.2 串行编码与并行编码
7.2.1 CPU与GPU的设计目标
7.2.2 CPU与GPU上的最佳算法对比
7.3 数据集处理
7.4 性能分析
7.5 一个使用AES的示例
7.5.1 算法
7.5.2 AES的串行实现
7.5.3 初始内核函数
7.5.4 内核函数性能
7.5.5 传输性能
7.5.6 单个执行流版本
7.5.7 如何与CPU比较
7.5.8 考虑在其他GPU上运行
7.5.9 使用多个流
7.5.10 AES总结
7.6 本章小结

第8章 多CPU和多GPU解决方案
8.1 简介
8.2 局部性
8.3 多CPU系统
8.4 多GPU系统
8.5 多GPU算法
8.6 按需选用GPU
8.7 单节点系统
8.8 流
8.9 多节点系统
8.10 本章小结

第9章 应用程序性能优化
9.1 策略1：并行/串行在GPU/CPU上的问题分解
9.1.1 分析问题
9.1.2 时间
9.1.3 问题分解
9.1.4 依赖性
9.1.5 数据集大小
9.1.6 分辨率
9.1.7 识别瓶颈
9.1.8 CPU和GPU的任务分组
9.1.9 本节小结
9.2 策略2：内存因素
9.2.1 内存带宽
9.2.2 限制的来源
9.2.3 内存组织
9.2.4 内存访问以计算比率
9.2.5 循环融合和内核融合
9.2.6 共享内存和高速缓存的使用
9.2.7 本节小结
9.3 策略3：传输
9.3.1 锁页内存
9.3.2 零复制内存
9.3.3 带宽限制
9.3.4 GPU计时
9.3.5 重叠GPU传输
9.3.6 本节小结
9.4 策略4：线程使用、计算和分支
9.4.1 线程内存模式
9.4.2 非活动线程
9.4.3 算术运算密度
9.4.4 一些常见的编译器优化
9.4.5 分支
9.4.6 理解底层汇编代码
9.4.7 寄存器的使用
9.4.8 本节小结
9.5 策略5：算法
9.5.1 排序
9.5.2 归约
9.5.3 本节小结
9.6 策略6：资源竞争
9.6.1 识别瓶颈
9.6.2 解析瓶颈
9.6.3 本节小结
9.7 策略7：自调优应用程序
9.7.1 识别硬件
9.7.2 设备的利用
9.7.3 性能采样
9.7.4 本节小结
9.8 本章小结

第10章 函数库和SDK
10.1 简介
10.2 函数库
10.2.1 函数库通用规范
10.2.2 NPP
10.2.3 Thrust
10.2.4 CuRAND
10.2.5 CuBLAS库
10.3 CUDA运算SDK
10.3.1 设备查询
10.3.2 带宽测试
10.3.3 SimpleP2P
10.3.4 asyncAPI和cudaOpenMP
10.3.5 对齐类型
10.4 基于指令的编程
10.5 编写自己的内核
10.6 本章小结

第11章 规划GPU硬件系统
11.1 简介
11.2 CPU处理器
11.3 GPU设备
11.3.1 大容量内存的支持
11.3.2 ECC内存的支持
11.3.3 Tesla计算集群驱动程序
11.3.4 更高双精度数学运算
11.3.5 大内存总线带宽
11.3.6 系统管理中断
11.3.7 状态指示灯
11.4 PCI-E总线
11.5 GeForce板卡
11.6 CPU内存
11.7 风冷
11.8 液冷
11.9 机箱与主板
11.10 大容量存储
11.10.1 主板上的输入/输出接口
11.10.2 专用RAID控制器
11.10.3 HDSL
11.10.4 大容量存储需求
11.10.5 联网
11.11 电源选择
11.12 操作系统
11.12.1 Windows
11.12.2 Linux
11.1 3 本章小结

第12章 常见问题、原因及解决方案
12.1 简介
12.2 CUDA指令错误
12.2.1 CUDA错误处理
12.2.2 内核启动和边界检查
12.2.3 无效的设备操作
12.2.4 volatile限定符
12.2.5 计算能力依赖函数
12.2.6 设备函数、全局函数和主机函数
12.2.7 内核中的流
12.3 并行编程问题
12.3.1 竞争冒险
12.3.2 同步
12.3.3 原子操作
12.4 算法问题
12.4.1 对比测试
12.4.2 内存泄漏
12.4.3 耗时的内核程序
12.5 查找并避免错误
12.5.1 你的GPU程序有多少错误
12.5.2 分而治之
12.5.3 断言和防御型编程
12.5.4 调试级别和打印
12.5.5 版本控制
12.6 为未来的GPU进行开发
12.6.1 开普勒架构
12.6.2 思考
12.7 后续学习资源
12.7.1 介绍
12.7.2 在线课程
12.7.3 教学课程
12.7.4 书籍
12.7.5 英伟达CUDA资格认证
12.8 本章小结
……

前言/序言

高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南 内容梗概 《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》是一本面向开发者，深入浅出地介绍如何利用 NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台进行并行程序设计的权威著作。本书旨在帮助读者掌握 GPU 强大的并行计算能力，从而显著提升科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域的应用程序性能。 本书内容结构清晰，循序渐进，从 CUDA 的基础概念入手，逐步深入到高级特性和优化技巧。书中不仅详细讲解了 CUDA 的编程模型、内存模型、线程模型，还提供了大量贴合实际应用的编程示例，涵盖了从简单的向量加法到复杂的矩阵运算、图像滤波、并行排序等多种典型场景。读者通过学习本书，将能够理解 GPU 的工作原理，掌握 CUDA C/C++ 语言的核心语法和API，并学会如何有效地将串行应用程序移植到 GPU 上进行加速。 本书亮点与特色 全面而深入的 CUDA 编程模型讲解： 本书系统地阐述了 CUDA 的核心概念，包括 kernel 函数、线程块（thread block）、线程（thread）、全局内存（global memory）、共享内存（shared memory）、常量内存（constant memory）、纹理内存（texture memory）、寄存器（register）等。读者将清晰地理解 GPU 上的并行执行流程以及不同类型内存的访问特性和性能影响。 丰富的编程实践与实例： 书中提供了大量可以直接运行和修改的 CUDA C/C++ 源代码示例，涵盖了并行计算的常见算法和应用场景，例如： 向量和矩阵运算： 学习如何高效地并行执行向量加法、点积、矩阵乘法等基础运算。 数据并行处理： 掌握利用 GPU 加速图像滤波（如高斯模糊、边缘检测）、直方图计算、前缀和（prefix sum）等数据密集型任务。 并行排序算法： 探讨 Bitonic Sort、Merge Sort 等并行排序算法在 GPU 上的实现。 科学计算： 介绍如何将有限差分方法、蒙特卡洛模拟等经典的科学计算算法移植到 GPU 上。 深度学习基础： 为读者理解深度学习框架中 GPU 加速的底层机制打下基础，例如卷积、激活函数等基本运算的并行化。 内存管理与性能优化： 本书高度重视 CUDA 程序的性能调优。作者详细讲解了不同内存访问模式对性能的影响，包括内存对齐、内存合并（coalescing）、共享内存的使用技巧、缓存的利用等。读者将学会如何通过合理的内存管理和算法设计来最大化 GPU 的吞吐量和效率。 CUDA 错误处理与调试： 学习如何有效地识别和解决 CUDA 程序中的常见错误，以及如何利用 NVIDIA 提供的调试工具（如 Nsight）来定位性能瓶颈和逻辑问题。 面向实际应用的指导： 本书不仅仅停留在理论层面，更注重将 CUDA 技术与实际应用相结合。通过分析真实世界的性能挑战，作者指导读者如何将串行代码逐步迁移到 GPU，并给出实用的性能分析和优化建议。 深入理解 GPU 架构： 书中在讲解 CUDA 编程的同时，也穿插了对 NVIDIA GPU 硬件架构的介绍，例如 SM（Streaming Multiprocessor）的构成、warp 的调度机制等，这有助于读者更深刻地理解 GPU 并行执行的内在逻辑，从而写出更优化的代码。 为高级主题奠定基础： 本书为读者后续深入学习 CUDA 的高级主题，如动态并行（Dynamic Parallelism）、流（Streams）、事件（Events）、统一内存（Unified Memory）等，打下了坚实的基础。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 有 C/C++ 编程基础的软件开发者： 希望利用 GPU 加速其应用程序性能的开发者。 科学计算研究人员： 需要处理大规模数据集和复杂计算任务的科学家和工程师。 数据科学家和机器学习工程师： 想要理解和优化深度学习模型训练和推理过程的专业人士。 计算机体系结构和并行计算领域的学生和研究者： 对 GPU 计算原理和编程模型感兴趣的学习者。 有一定并行计算背景，但希望掌握 GPU 特定并行技术的工程师。 学习本书将获得的收益 通过学习《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》，您将能够： 1. 掌握 GPU 并行编程的核心技能： 能够使用 CUDA 语言编写高效的 GPU 程序，实现显著的性能提升。 2. 理解 GPU 的工作机制： 深入了解 GPU 的并行架构、内存层次结构和线程模型，从而写出更符合硬件特性的代码。 3. 优化现有应用程序的性能： 能够识别应用程序中的计算瓶颈，并将部分计算任务迁移到 GPU 上进行加速。 4. 开发全新的高性能计算应用： 能够利用 GPU 的强大计算能力，解决传统 CPU 难以高效处理的问题。 5. 提升解决复杂计算问题的能力： 掌握一种强大的工具，用于应对科学计算、数据分析、人工智能等领域的挑战。 6. 为深入学习 GPU 计算生态打下基础： 为后续学习更高级的 CUDA 特性、第三方库（如 cuDNN, cuBLAS）以及更广泛的异构计算技术做好准备。 内容预览（不包含书本具体代码和算法细节） 本书的每一章节都围绕着“如何有效地在 GPU 上实现并行计算”这一核心目标展开。 第一部分：CUDA 基础 引言： 介绍高性能计算的意义，以及 GPU 在其中扮演的关键角色。阐述 CPU 和 GPU 在设计理念上的根本差异，为理解 GPU 并行优势打下基础。 CUDA 硬件和软件架构： 简要介绍 NVIDIA GPU 的核心组件，如流处理器（Streaming Multiprocessor, SM）、CUDA 核心、内存控制器等，以及 CUDA 驱动程序、运行时库和编译器等软件栈。 CUDA 编程模型： 这是本书的核心内容之一。将详细讲解主机（Host）与设备（Device）的概念，应用程序的执行流程，以及 GPU 上的线程层次结构： Grid, Block, Thread： 解释如何通过这些层级来组织和管理海量的并行线程，以及它们之间的父子关系和同步机制。 Kernel 函数： 讲解如何在 C/C++ 代码中定义并启动在 GPU 上执行的函数。 线程索引： 介绍 `threadIdx`, `blockIdx`, `blockDim`, `gridDim` 等内建变量，用于让每个线程知道自己的身份和在整个计算任务中的位置。 CUDA 内存模型： 深入剖析 GPU 的内存体系，理解不同内存区域的特性、容量、访问速度和生命周期，这是性能优化的关键。 全局内存 (Global Memory)：容量大，但访问延迟高，是 GPU 上最常用的内存。 共享内存 (Shared Memory)： 容量相对较小，但访问速度远快于全局内存，是实现高效数据复用和线程间通信的关键。 常量内存 (Constant Memory)： 专为读一次、多线程读取的场景设计，具有缓存机制。 纹理内存 (Texture Memory)： 针对图形渲染和图像处理等空间局部性访问模式优化。 寄存器 (Registers)： 每个线程独享，访问速度最快，但数量有限。 主机内存 (Host Memory)： CPU 可以访问的内存。 CUDA API 基础： 介绍 CUDA 运行时 API (Runtime API) 中最常用的一些函数，用于内存分配和拷贝（如 `cudaMalloc`, `cudaMemcpy`）、Kernel 启动（如 `<<< >>>` 语法）、同步（如 `cudaDeviceSynchronize`）等。 第二部分：CUDA 编程实践 向量和矩阵运算的并行化： 从最简单的向量加法开始，逐步过渡到向量点积、矩阵向量乘法、矩阵矩阵乘法等。通过这些例子，读者将学会如何将计算任务分解到多个线程，并处理数据依赖和内存访问。 数据并行处理技术： 探讨如何利用 GPU 来加速处理大量独立的数据元素。 图像处理： 介绍如何实现图像的像素级操作，如灰度转换、阈值处理、颜色空间转换等。 图像滤波： 讲解如何高效地实现一维和二维卷积，用于高斯模糊、Sobel 边缘检测等。 前缀和（Scan）/累加： 这是一个经典的并行算法难题，本书将展示几种不同的并行前缀和实现方法，体现了数据依赖和并行设计中的挑战。 并行排序： 介绍在 GPU 上实现高效排序算法的策略，例如 Bitonic Sort、Merge Sort 的并行版本。 并行规约（Reduction）： 介绍如何使用 GPU 高效地将大量数据规约成一个单一结果，如求和、求最大值/最小值等，这是许多并行算法的基础。 第三部分：性能优化与高级主题 内存访问优化： 这是 GPU 编程的重中之重。 内存合并（Memory Coalescing）： 详细讲解如何组织全局内存访问，使其能够被高效地合并成一次事务，从而最大化内存带宽利用率。 共享内存的使用策略： 讲解如何利用共享内存实现数据共享和复用，例如在矩阵乘法中作为局部工作空间，以及如何避免bank conflict。 缓存的利用： 介绍常量内存和纹理内存的缓存机制，以及如何在恰当的场景下利用它们。 线程同步与合作： 深入讲解线程块内部的同步机制 (`__syncthreads()`)，以及跨线程块的同步（如使用 CUDA Streams）。 CUDA Streams（流）： 学习如何使用 CUDA Streams 实现计算和数据传输的重叠，以及 Kernel 之间的异步执行，从而提升整体应用程序的吞吐量。 动态并行 (Dynamic Parallelism) 简介： 介绍 GPU 自身也可以启动 Kernel 的能力，这为编写更复杂的、自适应的并行算法提供了可能。 错误处理与调试： 提供一套行之有效的 CUDA 程序调试策略，包括如何捕获和分析 CUDA 运行时错误，以及如何使用 Nsight 等分析工具来定位性能瓶颈。 CUDA 性能分析工具： 引导读者了解如何使用 NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute 等工具来深入分析 GPU 程序的性能，识别慢速操作和潜在问题。 总结 《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》是一本集理论、实践、优化技巧于一体的全面性著作。通过本书的学习，读者将不仅能够掌握 CUDA 的编程方法，更能深刻理解 GPU 并行计算的精髓，从而在自己的项目中释放 GPU 的全部潜力。本书将是任何希望在高性能计算领域取得突破的开发者的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直打开了我对并行计算世界的大门！作为一名一直以来习惯于单线程编程的开发者，我常常觉得自己的程序在处理海量数据时显得力不从心，性能瓶颈总是如影随形。当我翻开这本书的时候，我被作者那种清晰、循序渐进的讲解方式深深吸引。他没有上来就抛出复杂的概念，而是从并行计算的基本原理讲起，用生动的比喻解释了CPU和GPU在架构上的根本差异，让我很快就理解了为什么GPU如此适合处理那些可以分解成大量独立任务的问题。接着，书中详细介绍了CUDA的编程模型，包括线程层次结构、内存模型以及同步机制。我尤其喜欢作者对这些概念的阐述，他不仅解释了“是什么”，更深入地剖析了“为什么”，让我能够真正理解背后的设计哲学。书中的代码示例也非常精炼且实用，每一个例子都恰到好处地印证了前面讲解的理论，让我能够边学边练，迅速掌握核心要点。我曾经花费大量时间在优化单线程算法上，收效甚微，但通过这本书的学习，我开始看到了利用GPU提升性能的巨大潜力，感觉自己掌握了一件“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是零基础小白学习CUDA的福音！我之前对GPU编程一无所知，以为会是一堆晦涩难懂的数学公式和复杂的底层操作，但这本书完全颠覆了我的认知。作者用非常贴近开发者的语言，从最基础的环境搭建开始，一步一步地引导读者进入CUDA的世界。安装、配置、第一个“Hello World”程序，每个步骤都讲解得细致入微， bahkan包括了一些可能遇到的常见错误和解决方法，这对于初学者来说简直太友好了！书中对CUDA C/C++的语法讲解也极其到位，从变量声明、函数调用到kernel函数的编写，每一个细节都剖析得很清楚。我特别欣赏作者在介绍并行模式时，那种由浅入深的设计。他没有一开始就讲复杂的并行算法，而是先从最简单的向量加法开始，然后逐步引入更复杂的并行求和、矩阵乘法等经典案例，让我能够清晰地看到并行化带来的性能提升。而且，作者还贴心地提供了大量的调试技巧和性能分析方法，这对于我这种新手来说，简直是救命稻草，让我能够快速定位问题并进行优化，避免走弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。我之所以这么说，是因为作者在讲解CUDA高级特性时，那种洞察力和前瞻性令我印象深刻。他不仅仅是罗列API，而是通过大量实际案例，展示了如何在复杂的应用场景中有效地利用GPU。比如，书中关于如何设计高效的并行算法、如何处理动态并行、如何利用CUDA流（streams）实现异步计算以提高设备利用率等章节，都给我带来了很多启发。我曾经在处理图像处理和科学计算任务时，遇到了性能瓶颈，尝试了各种优化手段，效果都不尽如人意。读了这本书之后，我才意识到，很多时候问题不在于算法本身，而在于并行化策略的选取和GPU特性的利用不到位。作者对这些“高级玩法”的讲解，让我能够跳出固有的思维模式，从更宏观的角度去思考如何充分发挥GPU的计算能力。这本书让我明白，CUDA编程不仅仅是写代码，更是一种艺术，一种对计算资源精妙调度的艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，是一本真正值得反复研读的参考书。作为一名资深开发者，我一直对高性能计算领域保持着高度关注，而CUDA作为GPU编程的事实标准，更是我职业生涯中不可或缺的一部分。这本书的价值在于，它不仅提供了扎实的CUDA编程基础知识，更深入地探讨了与高性能计算相关的诸多前沿技术和优化策略。我特别欣赏书中关于多GPU编程、GPU与CPU协同计算、以及利用CUDA库（如cuBLAS, cuFFT等）来加速计算的章节。这些内容对于开发大规模、高性能的应用至关重要。作者在讲解过程中，不仅展示了各种技术的强大之处，更提醒了开发者在实际应用中可能遇到的挑战和需要权衡的因素，比如功耗、散热、以及开发成本等等。这本书让我对如何构建真正的“高性能”系统有了更全面、更系统的认识，它不仅仅是关于代码编写，更是关于如何从系统层面去设计、实现和优化并行计算解决方案。

评分☆☆☆☆☆

对于有一定并行计算基础，但对GPU编程不甚了解的开发者来说，这本书堪称一本“修炼秘籍”。我之前在CPU上尝试过一些多线程并行，但始终觉得性能提升的空间有限，而且线程同步等问题常常让我头疼不已。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不仅仅是教你如何写CUDA代码，更重要的是，它教会了我如何“思考”并行。作者深入浅出地讲解了GPU的硬件架构，包括SM（Streaming Multiprocessor）、warp（线程束）、寄存器、共享内存、全局内存等等，并详细阐述了它们之间的关系以及对程序性能的影响。我以前对内存访问效率的理解非常模糊，读完这本书后，我才真正明白了为什么内存访问模式如此重要，以及如何通过优化内存访问来获得巨大的性能飞跃。书中关于共享内存的使用、线程束的协作、以及如何避免内存颠簸的章节，对我来说简直是醍醐灌顶。我开始尝试将我之前的一些CPU并行程序迁移到GPU上，通过这本书提供的指导，我能够更有针对性地进行优化，取得了远超预期的性能提升。

评分☆☆☆☆☆

书质量不错，不过我不是计算机专业，有好多名词都不明白

评分☆☆☆☆☆

cuda自8800gt用上后，确实改变了很多

评分☆☆☆☆☆

性能优化到极致，起飞了

评分☆☆☆☆☆

书有些旧，表面有划痕，虽然是包了塑封了，因此怀疑是不是后来包装了。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

good

评分☆☆☆☆☆

好像是一套，买齐了，慢慢看，结合TensorFlow

评分☆☆☆☆☆

好评

评分☆☆☆☆☆

正版书，质量号，京东小哥辛苦了，速度很快