基于CUDA的并行程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓娟，周峥，曾秋梅 等 著

图书标签:

• CUDA
• 并行计算
• GPU编程
• 高性能计算
• 并行程序设计
• 异构计算
• NVIDIA
• 图形处理器
• 计算物理
• 科学计算

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030405319

版次：1

商品编码：11470665

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：276

正文语种：中文

内容简介

　　《基于CUDA的并行程序设计》介绍了并行计算和图形处理器（GPU）系统结构；基于GPU并行计算的GUDA语言；CUDA的编程优化技巧；GPU存储器结构；并就生物图像分析、医学图像三维重建、遥感图像校正和信息提取等三个领域具体讨论了利用GPU实现其并行计算的实施方案和编程技巧。书中对利用GPU编程和使用方法注意事项做了详实介绍。
　　《基于CUDA的并行程序设计》可以作为CUDA学习入门和编程的参考书，主要面向高校计算机专业的教师、研究生生和科研研究机构的科技工作者，以及利用GPU加速的科研人员。

作者简介

　　刘金硕，博士，武汉大学副教授，荷兰皇家科学院访问学者，韩国建国大学访问学者，毕业于荷兰莱顿大学。主要研究方向：数字图像分析、模式识别、高性能计算。主持或参与多项科研项目，是武汉大学NVIDIA全球教学中心和全球研发中心的学术带头人。

目录

前言
第1章 并行计算概述
1.1 并行计算简介
1.2 并行处理的计算机体系结构
1.2.1 并行计算机分类
1.2.2 并行计算机的物理结构模型
1.3 并行算法的设计方法
1.3.1 并行算法的相关概念
1.3.2 设计并行算法应注意的问题
1.3.3 并行算法的通用设计方法
1.4 基于各种并行处理体系结构的算法对比
1.4.1 SIMD算法
1.4.2 MIMD算法
1.4.3 MIMD进程通信和死锁
1.4.4 MIMD任务调度
1.5 小结
参考文献

第2章 GPU概述
2.1 GPU的发展
2.2 GPU的体系结构
2.2.1 NVIDIA公司的GPU体系结构
2.2.2 AMD公司的GPU体系结构
2.3 多核CPU和GPU的协同工作原理
2.4 GPU并行与分布式对比
2.5 采用多核CPU和GPU的异构集群
2.6 小结
参考文献

第3章 CUDA编程基础
3.1 CUDA简介
3.2 CUDA并行新思维
3.3 CUDA的安装及配置
3.3.1 CUDA在Mac OS X中的配置
3.3.2 CUDA在Linux中的配置
3.3.3 CUDA在Windows中的配置
……

第4章 GPU存储器使用技巧
第5章 CUDA编程优化
第6章 基于C++的遥感影像处理的CUDA优化
第7章 基于OpenGL的体绘制技术实现剪切波数据三维可视化的CUDA优化
第8章 基于MATLAB的生物细胞图像病理诊断的CUDA优化
第9章 基于CUDA的核外计算集群中间件
附录A 数学函数
附录B 原子函数

精彩书摘

　　MapReduce是Google开发的C++编程工具，用于大规模数据集（大于lTB）的并行运算。由于计算分布在成百上千的机器上，尽管输入的是海量数据，计算还是可以在一个合理的时间内结束。分割分配输入数据，在机器群中调度执行并行计算、处理错误、负载平衡是MapReduce的代码的重点。MapReduce最初是Google公司为了处理不断增长的文档和Web需求日志而设计的并行编程模型。同时它还可以进行很多衍生计算，例如，倒排索引、Web文档的图结构表示、每个主机的页数汇总和指定日的最频繁查寻等。
　　Map：将每对输入数据的逻辑记录计算转为一组中间键／值对集合。MapReduce库将相同中间键的中间值集合在一起，传递给Reduce函数。
　　Reduce：合并所有具有相同的中间键的中间值。例如，Reduce函数接受一个中间键，和具有这个键的一组值。将这组值合并形成一个可能更小的值集合。
　　MapReduce的执行过程如图1.16所示，具体如下。
　　（1）用户程序中的MapReduce库首先将输入文件分割成M块（由用户通过参数控制，一般每份16～64MB），然后集群中的机器拥有程序的多个备份。
　　（2）程序的一个备份是特殊的——主机（master），其他是由主机分配工作的从机（worker）。一共有M个Map任务，JR个Reduce任务需要分配。主机选取空闲从机并且给它们一个Map或者Reduce任务。
　　……

前言/序言

深度解析：并行计算的基石与现代编程范式 在信息爆炸与计算需求几何级增长的今天，如何高效地处理海量数据、加速复杂模拟、突破传统计算瓶颈，已成为科学研究、工程应用乃至商业决策的核心挑战。单核处理器的性能提升早已步入瓶颈，而并行计算，特别是利用图形处理器（GPU）的强大并行处理能力，已成为解决这些挑战的关键。本书旨在为读者提供一个深入、系统且极具实践性的并行程序设计指南，尤其侧重于现代计算架构的强大潜力。 我们所处的时代，数据量呈指数级增长，从基因测序的庞大数据集，到气候模型的复杂模拟，再到深度学习的神经网络训练，无一不依赖于强大的计算能力。传统的串行计算模式已难以满足需求，而并行计算则应运而生，它将一个大型任务分解为多个可以同时执行的子任务，通过多处理器协同工作，大幅缩短了计算时间。GPU，作为一种最初为图形渲染而设计的硬件，凭借其大规模并行处理单元的特性，逐渐成为通用计算领域一颗冉冉升起的新星。本书正是围绕着这一核心，为读者构建一个坚实的理论基础和丰富的实践经验。 本书将从并行计算的基本概念出发，循序渐进地引导读者理解并行性的本质，以及为何GPU能够成为卓越的并行计算平台。我们将深入探讨多线程、多进程等传统的并行模型，并着重分析其在现代多核CPU环境下的应用局限性。随后，我们将隆重介绍GPU的架构特点——海量的ALU（算术逻辑单元）、SIMD（单指令多数据）执行模式以及其独特的内存层级结构。理解这些底层硬件特性，对于编写高效的GPU程序至关重要。我们将详细解析GPU如何通过其庞大的线程数量来并行处理大量数据，以及SIMD执行如何大幅提升数据处理的吞吐量。 在理论铺垫之后，本书将全面展开并行程序设计的实践篇章。我们将聚焦于一种广泛应用于GPU通用计算的编程模型，深入解析其核心概念，包括核函数（Kernel）、线程块（Thread Block）、线程（Thread）、网格（Grid）以及共享内存（Shared Memory）和全局内存（Global Memory）等。读者将学习如何将串行代码重写为能够运行在GPU上的并行核函数，如何有效地组织和调度线程，以最大化GPU的计算利用率。我们还将详细讲解不同类型内存之间的性能差异，以及如何巧妙地利用共享内存来减少对慢速全局内存的访问，从而实现性能的飞跃。 本书的一个重要特色在于，它不仅仅停留在理论层面，更强调实际应用中的优化策略。我们将带领读者学习如何进行性能分析，识别程序中的性能瓶颈，并提供一系列行之有效的优化技术。这包括但不限于：线程束（Warp）调度、内存访问模式优化（例如，合并访问）、利用寄存器、数据类型选择、以及如何避免分支发散（Branch Divergence）等。每一个优化点都将配以具体的代码示例和详细的解释，帮助读者理解优化背后的原理，并能举一反三地应用于自己的实际项目中。 除了基础的编程模型和优化技巧，本书还将触及一些更高级的并行编程主题。例如，我们将探讨如何处理并行程序中的同步与通信问题，包括使用原子操作（Atomic Operations）、同步元语（Synchronization Primitives）等，以确保数据的一致性和程序的正确性。此外，对于需要处理大规模数据且计算模式相对固定的应用，我们还会介绍一些高级的并行算法设计思想，例如规约（Reduction）、扫描（Scan）等，并展示如何将其高效地实现在GPU上。 为了帮助读者更好地掌握并行程序设计的精髓，本书将贯穿大量的实际案例。这些案例涵盖了多个领域，例如： 科学计算与模拟： 粒子模拟、流体动力学模拟、分子动力学计算等，这些领域往往涉及大量的并行计算任务，GPU的优势得以充分发挥。 数据分析与机器学习： 大规模矩阵运算、向量化操作、以及深度学习模型的训练，GPU在这些应用中已成为不可或缺的加速器。 图像与信号处理： 图像滤波、傅里叶变换、卷积运算等，这些计算任务天然适合并行化处理。 组合计算： 例如，密码学中的暴力破解、搜索算法等，也可通过并行计算来加速。 每一个案例都将从问题的描述、串行实现的分析、到并行化设计思路的推导，再到具体的GPU代码实现和性能评估，提供一个完整的解决方案。读者可以通过这些案例，学习如何将并行计算的思想融入到不同类型的问题求解中。 本书还关注并行程序的可移植性和可维护性。虽然我们将重点介绍一种主流的并行编程模型，但也会适当地提及其他相关的并行计算框架和技术，帮助读者建立更广阔的视野。同时，我们强调编写清晰、模块化且易于理解的并行代码的重要性，这对于团队协作和长期维护至关重要。 总而言之，本书的目标是成为您探索和掌握并行程序设计的权威指南。无论您是希望加速现有应用的计算性能，还是希望开发全新的并行计算解决方案，本书都将为您提供所需的知识、技能和实践经验。通过本书的学习，您将能够充分利用现代计算架构的强大并行能力，解决更复杂的问题，并在快速发展的技术浪潮中保持领先。我们相信，掌握并行程序设计，就是掌握未来计算的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种科技蓝与银灰色的搭配，简洁而又不失专业感，仿佛直接预示着书中蕴含的强大计算能量。我之所以选择这本书，很大程度上是被其“基于CUDA的并行程序设计”这一直观的名称所吸引。在当今这个数据爆炸的时代，传统串行程序的处理能力早已捉襟见肘，尤其是涉及大规模科学计算、图像处理、机器学习等领域，对计算效率的极致追求已成为必然。CUDA作为NVIDIA推出的通用并行计算架构，无疑是实现这一目标的关键技术之一。我一直对如何充分利用GPU的强大并行计算能力感到好奇，并希望能够掌握一套系统的方法论来解决实际问题。这本书的标题直接点明了主题，让我对其内容充满了期待。我设想书中会详细介绍CUDA的底层架构，从线程模型、内存层次结构到并行编程范式，都会有深入的剖析。同时，我也期望它能提供丰富的实践案例，通过真实的编程场景来讲解如何将理论知识转化为高效的并行代码。例如，如何有效地进行数据并行、任务并行，如何优化内存访问模式，以及如何处理线程同步等问题，这些都是我迫切想要学习和掌握的技能。我对这本书寄予厚望，希望它能成为我进入并行计算领域的一块敲门砖，并为我后续更深入的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在深入研究一个项目时，我遇到了性能瓶颈，传统的CPU计算已经无法满足需求，这迫使我开始关注并行计算技术。在选择学习资源时，我看到这本书的标题，直觉告诉我它可能就是我一直在寻找的答案。我非常看重书籍的理论深度和实践指导之间的平衡。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能将复杂的概念以易于理解的方式呈现，并提供能够立即应用到实际项目中的代码示例。我猜想书中会从CUDA的基本原理讲起，然后逐步深入到更复杂的并行编程模式。例如，如何设计有效的并行数据结构，如何处理线程之间的通信和同步，以及如何利用CUDA的流（streams）来重叠计算和数据传输，以最大化GPU的利用率。我还特别希望书中能够包含一些在实际应用场景中的案例分析，比如在图像处理、科学模拟或者机器学习领域，如何利用CUDA来加速这些计算任务。了解这些真实世界的应用，能帮助我更好地理解CUDA的强大之处，并激发我将这些技术应用到我自己的项目中。这本书的出现，对我来说，就像是在黑暗中找到了一盏明灯，指引我走向更高效的计算之路。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对高性能计算一直抱有浓厚兴趣的开发者，我一直在寻找能够帮助我理解和掌握GPU并行编程的优质资源。这本书的标题“基于CUDA的并行程序设计”正中我的下怀。我期待书中能够详细阐述CUDA编程模型，包括它的线程块（thread block）、线程（thread）、网格（grid）等概念，以及它们是如何协同工作的。更重要的是，我希望它能深入讲解CUDA的内存模型，特别是全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存的区别与优化使用方法。我深知，内存访问是影响CUDA程序性能的关键因素之一，因此，对这部分内容的深入讲解我尤为期待。此外，书中是否会介绍CUDA提供的各种并行算法库，比如cuBLAS、cuFFT、cuDNN等，并展示如何利用它们来简化开发和提高效率？这些库在众多科学计算和深度学习应用中扮演着至关重要的角色。如果书中能够提供一些关于如何选择和使用这些库的指导，那将是极大的福音。我期望这本书能够让我从入门到精通，掌握CUDA并行程序设计的核心技术，并能独立开发出高性能的CUDA应用程序。

评分☆☆☆☆☆

我曾听说过一些关于GPU并行计算的零散知识，但一直缺乏一个系统性的学习途径。在浏览书店时，这本书的独特之处在于它不仅仅停留在概念的介绍，而是强调“程序设计”这个实践性的环节。这让我觉得它非常适合像我这样希望将理论付诸实践的读者。我推测书中会涵盖从基础的CUDA C/C++语法，到更高级的并行算法设计。比如，可能会有关于如何将经典的串行算法改写成并行版本，以及如何利用CUDA提供的各种API来实现高效的计算。我特别关心的是书中对于性能优化的讲解。并行程序设计的最大挑战之一就是性能瓶颈的定位和解决，书中是否会提供一些实用的工具和技巧来帮助读者诊断性能问题，并给出具体的优化建议？例如，对于内存带宽的限制，如何通过共享内存、常量内存等机制来缓解？对于计算密集型任务，如何有效地将计算任务分配到更多的CUDA核心上？我希望书中能够提供一些具体的代码示例，能够清晰地展示优化前后的性能对比，从而让我更直观地理解优化策略的重要性。此外，书中对于并行程序调试的探讨也同样令我期待，毕竟并行程序的调试往往比串行程序更加复杂和棘手。

评分☆☆☆☆☆

我对于能够充分发挥硬件潜能的技术总是充满好奇，而GPU的并行计算能力无疑是当前计算领域最令人兴奋的方向之一。这本书的标题直接切入了我的兴趣点，让我觉得它是一本值得深入研读的指南。我设想书中不会仅仅停留在API的罗列，而是会深入探讨并行计算的理论基础和设计哲学。例如，书中是否会讲解不同类型的并行性，以及如何根据问题的特点选择最适合的并行化策略？对于一些复杂的并行问题，例如数据依赖性强、同步开销大的情况，书中是否会提供一些行之有效的解决方案和设计模式？我特别关注书中对于并行程序正确性和可靠性的讨论。在并行编程中，race condition、deadlock等问题常常令人头疼，我希望这本书能够提供一些方法来预防和调试这些问题。此外，书中关于性能分析和优化的部分，我也寄予厚望。我希望它能提供一些实用的工具和技术，帮助我识别程序的瓶颈，并指导我如何通过代码优化来提升程序的执行效率。总而言之，我期待这本书能够为我打开一扇通往高性能并行计算世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

双十一半价囤货，学习学习，哈哈！

评分☆☆☆☆☆

不错，书是正版，这就足够了

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

正版图书，在京东上买书就图个便宜和快

评分☆☆☆☆☆

国外图书的翻译版，印刷质量很好，很专业

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

挺中规中矩的，介绍全面

评分☆☆☆☆☆

基于CUDA的并行程序设计

评分☆☆☆☆☆

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