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[美] 程润伟（John Cheng） 著，颜成钢 译

图书标签:

• CUDA
• GPU
• 并行计算
• 高性能计算
• C++
• NVIDIA
• 图形处理
• 深度学习
• 科学计算
• 异构计算

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111565475

版次：1

商品编码：12088317

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高性能计算技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：412

内容简介

本书主要介绍了如何使用GPU和利用CUDAC语言对其进行编程的。首先从基本的CUDA概念及结构讲起，一步一步地引导读者进入CUDA的内部世界，由浅入深地介绍了其编程要求及其内部架构，使读者对其有了整体印象后，逐步深入了解其内部机能，后介绍了GPU的一些专用函数和注意事项。

目录

译者序
推荐序
自序
作者简介
技术审校者简介
前言
致谢
第1章　基于CUDA的异构并行计算1
1.1　并行计算1
1.1.1　串行编程和并行编程2
1.1.2　并行性3
1.1.3　计算机架构4
1.2　异构计算6
1.2.1　异构架构7
1.2.2　异构计算范例9
1.2.3　CUDA：一种异构计算平台10
1.3　用GPU输出Hello World12
1.4　使用CUDA C编程难吗15
1.5　总结16
1.6　习题16
第2章　CUDA编程模型18
2.1　CUDA编程模型概述18
2.1.1　CUDA编程结构19
2.1.2　内存管理20
2.1.3　线程管理24
2.1.4　启动一个CUDA核函数29
2.1.5　编写核函数30
2.1.6　验证核函数31
2.1.7　处理错误32
2.1.8　编译和执行32
2.2　给核函数计时35
2.2.1　用CPU计时器计时35
2.2.2　用nvprof工具计时39
2.3　组织并行线程40
2.3.1　使用块和线程建立矩阵索引40
2.3.2　使用二维网格和二维块对矩阵求和44
2.3.3　使用一维网格和一维块对矩阵求和47
2.3.4　使用二维网格和一维块对矩阵求和48
2.4　设备管理50
2.4.1　使用运行时API查询GPU信息50
2.4.2　确定最优GPU53
2.4.3　使用nvidia-smi查询GPU信息53
2.4.4　在运行时设置设备54
2.5　总结54
2.6　习题55
第3章　CUDA执行模型56
3.1　CUDA执行模型概述56
3.1.1　GPU架构概述57
3.1.2　Fermi架构59
3.1.3　Kepler架构61
3.1.4　配置文件驱动优化65
3.2　理解线程束执行的本质67
3.2.1　线程束和线程块67
3.2.2　线程束分化69
3.2.3　资源分配74
3.2.4　延迟隐藏76
3.2.5　占用率78
3.2.6　同步81
3.2.7　可扩展性82
3.3　并行性的表现83
3.3.1　用nvprof检测活跃的线程束84
3.3.2　用nvprof检测内存操作85
3.3.3　增大并行性86
3.4　避免分支分化88
3.4.1　并行归约问题88
3.4.2　并行归约中的分化89
3.4.3　改善并行归约的分化93
3.4.4　交错配对的归约95
3.5　展开循环97
3.5.1　展开的归约97
3.5.2　展开线程的归约99
3.5.3　完全展开的归约101
3.5.4　模板函数的归约102
3.6　动态并行104
3.6.1　嵌套执行105
3.6.2　在GPU上嵌套Hello World106
3.6.3　嵌套归约109
3.7　总结113
3.8　习题113
第4章　全局内存115
4.1　CUDA内存模型概述115
4.1.1　内存层次结构的优点116
4.1.2　CUDA内存模型117
4.2　内存管理124
4.2.1　内存分配和释放124
4.2.2　内存传输125
4.2.3　固定内存127
4.2.4　零拷贝内存128
4.2.5　统一虚拟寻址133
4.2.6　统一内存寻址134
4.3　内存访问模式135
4.3.1　对齐与合并访问135
4.3.2　全局内存读取137
4.3.3　全局内存写入145
4.3.4　结构体数组与数组结构体147
4.3.5　性能调整151
4.4　核函数可达到的带宽154
4.4.1　内存带宽154
4.4.2　矩阵转置问题155
4.5　使用统一内存的矩阵加法167
4.6　总结171
4.7　习题172
第5章　共享内存和常量内存174
5.1　CUDA共享内存概述174
5.1.1　共享内存175
5.1.2　共享内存分配176
5.1.3　共享内存存储体和访问模式176
5.1.4　配置共享内存量181
5.1.5　同步183
5.2　共享内存的数据布局185
5.2.1　方形共享内存185
5.2.2　矩形共享内存193
5.3　减少全局内存访问199
5.3.1　使用共享内存的并行归约199
5.3.2　使用展开的并行归约202
5.3.3　使用动态共享内存的并行归约204
5.3.4　有效带宽205
5.4　合并的全局内存访问205
5.4.1　基准转置内核205
5.4.2　使用共享内存的矩阵转置207
5.4.3　使用填充共享内存的矩阵转置210
5.4.4　使用展开的矩阵转置211
5.4.5　增大并行性214
5.5　常量内存215
5.5.1　使用常量内存实现一维模板215
5.5.2　与只读缓存的比较217
5.6　线程束洗牌指令219
5.6.1　线程束洗牌指令的不同形式220
5.6.2　线程束内的共享数据222
5.6.3　使用线程束洗牌指令的并行归约226
5.7　总结227
5.8　习题228
第6章　流和并发230
6.1　流和事件概述231
6.1.1　CUDA流231
6.1.2　流调度234
6.1.3　流的优先级235
6.1.4　CUDA事件235
6.1.5　流同步237
6.2　并发内核执行240
6.2.1　非空流中的并发内核240
6.2.2　Fermi GPU上的虚假依赖关系242
6.2.3　使用OpenMP的调度操作244
6.2.4　用环境变量调整流行为245
6.2.5　GPU资源的并发限制246
6.2.6　默认流的阻塞行为247
6.2.7　创建流间依赖关系248
6.3　重叠内核执行和数据传输249
6.3.1　使用深度优先调度重叠249
6.3.2　使用广度优先调度重叠252
6.4　重叠GPU和CPU执行254
6.5　流回调255
6.6　总结256
6.7　习题257
第7章　调整指令级原语258
7.1　CUDA指令概述259
7.1.1　浮点指令259
7.1.2　内部函数和标准函数261
7.1.3　原子操作指令262
7.2　程序优化指令264
7.2.1　单精度与双精度的比较264
7.2.2　标准函数与内部函数的比较266
7.2.3　了解原子指令272
7.2.4　综合范例277
7.3　总结279
7.4　习题280
第8章　GPU加速库和OpenACC281
8.1　CUDA库概述282
8.1.1　CUDA库支持的作用域283
8.1.2　通用的CUDA库工作流283
8.2　cuSPARSE库285
8.2.1　cuSPARSE数据存储格

前言/序言

　　欢迎来到用CUDA C进行异构并行编程的奇妙世界！

　　现代的异构系统正朝一个充满无限计算可能性的未来发展。异构计算正在不断被应用到新的计算领域—从科学到数据库，再到机器学习的方方面面。编程的未来将是异构并行编程的天下！

　　本书将引领你通过使用CUDA平台、CUDA工具包和CUDA C语言快速上手GPU（图形处理单元）计算。本书中设置的范例与练习也将带你快速了解CUDA的专业知识，助你早日达到专业水平！

　　本书写给谁本书适用于任何想要利用GPU计算能力来提高应用效率的人。它涵盖了CUDA C编程领域最前沿的技术，并有着以下突出的优势：

　　风格简洁描述透彻大量范例优质习题覆盖面广内容聚焦高性能计算的需求如果你是一个经验丰富的C程序员，并且想要通过学习CUDA C来提高高性能计算的专业才能，本书中建立在你现有知识之上的例题和习题，将使掌握CUDA C编程更加简单。仅需掌握一些C语言延伸的CUDA知识，你便可以从大量的并行硬件中获益。CUDA平台、编程模型、工具和库将使得异构架构编程变得简捷且高效。

　　如果你是计算机科学领域以外的专业人士，而且想要通过GPU上的并行编程来最大限度地提高工作效率，并提高应用性能，那么本书正是为你量身打造的。书中的阐述清晰而简明，专人精心设计的示例，使用配置文件驱动的方法，这些都将帮助你深入了解GPU编程并迅速掌握CUDA。

　　如果你是教授或任何学科的研究者，希望通过GPU计算推进科学发现和创新，本书中将有你找到解决方案的捷径。即使你没有多少编程经验，在并行计算概念和计算机科学的知识方面也不够精通，本书也可带你快速入门异构架构并行编程。

　　如果你是C语言初学者并且有兴趣探索异构编程，本书也完全适合你，因为它不强制要求读者有丰富的C语言编程经验。即使CUDA C和C语言使用相同的语法，二者的抽象概念和底层硬件也是全然不同的，因而对其中之一的经验并不足以使你在学习另一个时感到轻松。所以，只要你对异构编程有浓厚的兴趣，只要你乐于学习新事物且乐于尝试全新的思维方式，只要你对技术相关的话题有深入探索的热情，本书也完全适合你。

　　即使你有不少关于CUDA C的经验，本书还是有助于知识更新、探索新工具以及了解最新CUDA功能。虽然本书旨在从零开始培养CUDA的专业人才，但它也含有许多先进的CUDA概念、工具和框架的概述，它们将对CUDA开发人员大有裨益。

　　本书的内容本书讲解了CUDA C编程的基本概念与技术，用于大幅加速应用程序的性能，并包含了随着CUDA工具包6.0和NVIDIA Kepler GPU一起发布的最新功能。在对从同质架构到异构架构的并行编程模式转变进行了简要介绍之后，本书将引导你学习必要的CUDA编程技能和最佳的练习实践，包含但不仅限于CUDA编程模型、GPU执行模型、GPU内存模型、CUDA流和事件、多GPU编程的相关技术、CUDA感知MPI编程和NVIDIA开发工具。

　　本书采用一种独特的方法来教授CUDA知识，即将基础性的概念讲解与生动形象的示例相结合，这些示例使用配置文件驱动的方法来指导你实现最佳性能。我们对每一个主题都进行了详尽的讲解，清晰地展示出了采用代码示例形式详细操作的过程。书中不仅教授如何使用基于CUDA的工具，还介绍了如何以抽象编程模型为基础并凭借悟性与直觉对开发过程每一步骤的结果做出解释，从而帮助你快速掌握CUDA的开发流程。

　　每章围绕一个主题展开讲解，运用可行的代码示例来演示GPU编程的基本功能和技术，这之后就是我们精心设计的练习，以便你进一步探索加深理解。

　　所有的编程示例都是在装有CUDA 5.0（或更高版本）和Kepler或Fermi GPU的Linux系统上运行的。由于CUDA C是一种跨平台的语言，因而书中的示例在其他平台上也同样适用，比如嵌入式系统、平板电脑、笔记本电脑、个人电脑、工作站以及高性能计算服务器。许多OEM供应商支持各种类型的NVIDIA GPU。

　　本书的结构本书共有10章，包含了以下主题。

　　第1章：基于CUDA的异构并行计算本章首先简要介绍了使用GPU来完善CPU的异构架构，以及向异构并行编程进行的模式转变。

　　第2章：CUDA编程模型本章介绍了CUDA编程模型和CUDA程序的通用架构，从逻辑视角解释了在CUDA中的大规模并行计算：通过编程模型直观展示的两层线程层次结构。同时也探讨了线程配置启发性方法和它们对性能的影响。

　　第3章：CUDA执行模型本章通过研究成千上万的线程是如何在GPU中调度的，来探讨硬件层面的内核执行问题。解释了计算资源是如何在多粒度线程间分配的，也从硬件视角说明了它如何被用于指导内核设计，以及如何用配置文件驱动方法来开发和优化内核程序。另外，本章还结合示例阐述了CUDA的动态并行化和嵌套执行。

　　第4章：全局内存本章介绍了CUDA内存模型，探讨全局内存数据布局，并分析了全局内存的访问模式。本章介绍了各种内存访问模式的性能表现，阐述了统一内存和CUDA 6.0中的新功能是如何简化CUDA编程的，以及如何提高程序员工作效率。

　　第5章：共享内存和常量内存本章阐释了共享内存，即管理程序的低延迟缓存，是如何提高内核性能的。它描述了共享内存的优化数据布

《深入理解并行计算：GPU架构与CUDA实践》 内容简介 本书是一本面向高性能计算领域从业者、研究者和学生的深度技术指南，它将带您踏上一段探索并行计算奥秘的旅程，特别聚焦于现代图形处理单元（GPU）的强大能力以及如何通过CUDA（Compute Unified Device Architecture）这一革命性的并行计算平台来充分释放其潜能。本书旨在提供一个全面、系统且高度实践化的学习框架，帮助读者从根本上理解GPU的并行架构，掌握CUDA编程的核心概念和高级技巧，并能将其应用于解决各种复杂的计算密集型问题。 第一部分：并行计算的基石——GPU架构解析 在现代计算领域，CPU已不再是性能的唯一决定者。GPU，凭借其数以千计的核心和卓越的并行处理能力，已成为科学计算、深度学习、大数据分析等前沿技术的核心驱动力。本部分将深入剖析GPU的底层架构，为您揭示其与CPU在设计理念上的根本区别，以及为何GPU能够实现如此惊人的并行吞吐量。 GPU的演进与核心设计理念： 我们将追溯GPU从图形渲染加速器到通用计算平台的演变历程。重点讲解SIMD（Single Instruction, Multiple Data）、SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）等并行执行模型，理解其如何通过批量处理数据来达到高性能。 多处理器（SM）与线程块（Thread Block）： 深入探讨GPU的核心计算单元——流式多处理器（Streaming Multiprocessor, SM）。我们将详细解析SM的内部结构，包括CUDA核心（CUDA Cores）、调度器、寄存器文件、共享内存（Shared Memory）以及L1/L2缓存。您将理解线程块（Thread Block）的概念，以及它们如何被映射到SM上并行执行。 线程、线程束（Warp）与执行单元： 详细阐述CUDA编程模型中的基本执行单元——线程（Thread）、线程块（Thread Block）和网格（Grid）。特别关注“线程束”（Warp）的概念，这是GPU调度和执行的基本单位。理解线程束的协同执行（Cooperative Execution）以及其中的分支合并（Branch Divergence）对性能的影响至关重要。 内存层次结构与访问模式： 深入分析GPU的复杂内存层次结构，包括全局内存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory）、本地内存（Local Memory）、常量内存（Constant Memory）、纹理内存（Texture Memory）以及寄存器。我们将重点讲解不同内存类型的特性、访问延迟以及如何优化内存访问模式以避免瓶颈，例如内存合并（Memory Coalescing）和共享内存的有效利用。 数据传输与同步： 理解CPU与GPU之间数据传输的机制（PCIe总线）及其性能瓶颈。讲解主机（Host）与设备（Device）之间的同步操作，以及在并行计算中正确使用同步机制的重要性。 第二部分：CUDA编程实践——从入门到精通 CUDA C/C++是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++语言直接在GPU上编写高性能并行程序。本部分将引导您一步步掌握CUDA编程的核心语法、API和最佳实践。 CUDA C/C++基础： 从编写第一个简单的CUDA C程序开始，学习如何定义核函数（Kernel Function）、在设备上分配内存、将数据拷贝到设备、执行核函数以及将结果拷贝回主机。我们将详细介绍`__global__`、`__device__`、`__host__`等函数修饰符的含义和用法。 线程模型详解： 深入理解`threadIdx`、`blockIdx`、`blockDim`、`gridDim`等内置变量，它们是如何帮助我们为每个线程分配唯一的ID，从而实现数据的并行处理。学习如何根据这些ID来索引和操作全局内存中的数据。 内存管理与优化： 详细介绍`cudaMalloc`、`cudaFree`、`cudaMemcpy`等内存管理函数。重点讲解如何有效利用共享内存来减少对昂贵的全局内存访问，并通过示例展示共享内存的屏障同步(`__syncthreads()`)。探讨常量内存和纹理内存的适用场景。 同步与通信： 深入分析在多线程和多线程块环境下，如何使用`__syncthreads()`进行线程块内部的同步。讲解全局同步的限制以及如何通过巧妙的算法设计来避免不必要的同步开销。 流（Streams）与异步执行： 引入CUDA流（Stream）的概念，学习如何利用流实现计算与数据传输的重叠（Overlap），从而提高GPU利用率和整体性能。掌握异步API的使用，理解事件（Event）在计时和同步中的作用。 动态并行（Dynamic Parallelism）： 学习如何在GPU核函数内部调用其他核函数，实现动态的并行结构。这对于处理复杂的、递归的或数据依赖性强的计算任务至关重要。 CUDA库的使用： 介绍NVIDIA提供的各种高性能CUDA库，如cuBLAS（基础线性代数子程序）、cuFFT（快速傅里叶变换）、cuRAND（随机数生成）等。学习如何将这些高度优化的库集成到您的应用程序中，以快速获得性能提升。 第三部分：高级CUDA技术与性能优化 仅仅掌握CUDA C/C++的语法是远远不够的。要真正发挥GPU的强大威力，还需要深入理解性能优化的各个层面，并掌握一些高级的编程技巧。本部分将引导您进入GPU性能调优的殿堂。 性能剖析与调试： 介绍NVIDIA Nsight Systems和NVIDIA Nsight Compute等强大的性能剖析工具，学会如何识别性能瓶颈，例如内存带宽限制、计算吞吐量不足、线程束发散等。学习使用CUDA-GDB等调试工具来定位程序中的错误。 线程束发散（Warp Divergence）的规避与管理： 深入分析线程束发散的成因，以及它对性能造成的负面影响。提供多种策略来规避或最小化发散，例如使用条件移动指令、重构代码逻辑等。 共享内存优化技巧： 讲解更高级的共享内存使用策略，如分块（Tiling）、数据重用、减少Bank冲突等，这些技巧对于许多计算密集型算法（如矩阵乘法、卷积）至关重要。 流（Streams）的高级应用： 进一步探讨如何通过多流并行、流依赖（Stream Dependencies）等技术，更精细地控制计算和数据传输的调度，实现更深层次的并发。 多GPU编程： 探讨如何在单个应用程序中使用多个GPU来加速计算。介绍MPI（Message Passing Interface）与CUDA的结合，以及NVIDIA的NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）等工具，实现跨GPU的数据通信与同步。 统一内存（Unified Memory）： 介绍统一内存的概念，它简化了CPU和GPU之间的数据管理，允许在CPU和GPU之间共享一个统一的地址空间。分析其优势和潜在的性能考量。 原子操作（Atomic Operations）： 讲解在并发环境中，如何使用原子操作来安全地访问和修改共享数据，避免数据竞争。 第四部分：CUDA在实际领域的应用案例 理论结合实践是掌握任何技术的关键。本部分将通过一系列精心设计的实际应用案例，展示CUDA在不同领域中的强大应用能力，帮助读者将所学知识融会贯通，并激发解决实际问题的灵感。 科学计算： 矩阵乘法优化： 从基础的CUDA实现到高度优化的Tiled Matrix Multiplication，展示如何利用共享内存和线程束来达到近乎理论峰值的性能。 傅里叶变换（FFT）： 介绍cuFFT库的使用，以及如何为特定数据大小进行优化。 N-体模拟/粒子模拟： 展示如何在GPU上高效地实现粒子间的相互作用计算。 深度学习与人工智能： 卷积神经网络（CNN）的加速： 讲解卷积操作的并行化思路，并介绍cuDNN库的作用。 张量计算： 探讨GPU如何高效处理深度学习中的张量运算。 图像与信号处理： 图像滤波与增强： 实现高斯模糊、Sobel算子等图像处理算法的GPU加速。 信号的并行处理： 在GPU上实现FFT、滤波器等信号处理算法。 数据分析与挖掘： 大规模数据排序： 实现GPU上的并行排序算法。 数据库查询加速： 探讨GPU在某些特定数据库操作中的应用。 物理模拟与工程计算： 有限元分析（FEA）/计算流体动力学（CFD）： 讲解如何将这些复杂的数值方法映射到GPU上。 本书特色： 循序渐进的教学法： 从基础概念到高级主题，逐步引导读者掌握CUDA编程。 丰富的代码示例： 提供大量可运行、经过优化的CUDA C/C++代码，方便读者学习和参考。 深入的性能分析： 详细讲解性能瓶颈的识别和优化方法，帮助读者编写出真正高效的并行程序。 前沿技术涵盖： 介绍CUDA的最新特性和发展趋势。 贴近实际应用： 通过丰富的案例研究，展示CUDA在各个领域的应用价值。 无论您是希望提升现有计算性能的开发者，还是对并行计算的未来充满好奇的研究者，亦或是致力于掌握前沿计算技术的学生，《深入理解并行计算：GPU架构与CUDA实践》都将是您不可或缺的宝贵资源。通过阅读本书，您将不仅能够理解GPU的强大，更能自信地驾驭它，将您的计算能力推向新的高峰。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它对“底层原理”的深刻剖析。我原本以为GPU编程就是套用几个API函数，但《CUDA C编程权威指南》让我明白，要写出优秀的CUDA代码，必须深入理解GPU的工作机制。作者花了大量的篇幅去解释线程模型，比如线程的层次结构、线程块的调度机制、以及线程束（warp）的集体行为。我尤其对“线程束（warp）分支”的讨论印象深刻，作者详细解释了当同一个线程束中的线程执行不同路径的代码时，会发生什么，以及这种现象如何影响性能。这对我理解为什么有些看起来很相似的代码，在GPU上的执行效率却截然不同，提供了关键的线索。此外，书中对“CUDA事件（Events）”的使用和性能分析的介绍，也让我能够更精确地测量GPU代码的执行时间，并找出瓶颈所在。这本书提供了一种“由内而外”的学习方法，让我不仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么这么做”，这对于我未来独立解决更复杂的问题至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本《CUDA C编程权威指南》简直是打开了我新世界的大门！在此之前，我对GPU并行计算的概念可以说是一知半解，只知道它能加速某些计算，但具体怎么操作，如何用C语言去驾驭它，我完全没有头绪。当我翻开这本书，首先吸引我的是它条理清晰的结构。作者并没有一上来就扔出晦涩的代码，而是循序渐进地从并行计算的基本思想讲起，解释了为何需要CUDA，以及它解决了哪些传统CPU编程难以应对的问题。我尤其喜欢它对硬件架构的讲解，虽然不是深入到晶体管层面，但对SM、线程块、线程、warp这些核心概念的阐释，让我对GPU的执行模型有了直观的理解。这就像是给一个不会开车的我，先讲清楚了汽车的各个部件和它们的功能，而不是直接让我去踩油门。后面关于内存模型的部分，讲解得非常到位，尤其是对全局内存、共享内存、寄存器这些不同层次的内存访问速度差异和使用场景的区分，这对我理解性能瓶颈至关重要。书中还穿插了许多小例子，每个例子都紧扣前面讲到的概念，让我能够立刻动手实践，验证自己的理解。这种理论与实践结合的方式，极大地增强了我的学习信心。如果说之前我感觉并行编程像是在迷雾中摸索，那么这本书就如同为我点亮了一盏明灯，让我看到了前方的道路。

评分☆☆☆☆☆

《CUDA C编程权威指南》这本书，在我看来，最突出的特点就是它的“权威性”和“实用性”兼具。我作为一个有一定C语言基础，但对并行计算涉足不深的开发者，在阅读这本书时，最大的感受就是内容的严谨和贴近实际应用。作者在讲解每一个核心概念时，都力求做到解释清楚，并且提供了大量的代码示例。这些示例不仅功能完整，而且都经过了精心设计，能够有效地演示所讲解的技术点。我特别欣赏的是书中对性能优化的讨论。GPU编程中最具挑战性的部分往往在于如何充分发挥其并行潜力，而这本书提供了非常系统化的性能调优策略。从线程束（warp）的执行模式，到内存访问的对齐，再到工作负载的均衡分配，每一个细节都被作者细致地分析。我记得书中有一个关于核函数（kernel）优化的章节，通过调整线程块的大小和线程数量，以及合理使用共享内存，显著提升了某个算法的执行效率，这让我受益匪浅。这本书不是那种只讲理论的书，它更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何在真实的CUDA开发环境中写出高效、可靠的代码。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，好的技术书籍不仅仅是传递知识，更能激发读者的思考和创造力。《CUDA C编程权威指南》在这方面做得非常出色。这本书的内容涵盖了从基础理论到高级特性的全过程。我特别喜欢其中关于“CUDA流（Streams）和并发执行”的章节。在学习这本书之前，我总是认为GPU只能串行地执行任务，但通过流的概念，我才了解到GPU可以同时处理多个不同的计算任务，或者在进行计算的同时进行数据传输。作者通过生动的例子，演示了如何有效地利用流来最大化GPU的利用率，从而缩短整体的计算时间。这就像是学会了在多条流水线上同时工作，而不是只盯着一条流水线。此外，书中对“CUDA动态并行”（Dynamic Parallelism）的介绍，也让我看到了CUDA编程的更广阔前景，能够让GPU在执行核函数时，再次启动新的核函数，这种自举能力在某些复杂的算法中非常有价值。这本书不仅仅是教授我如何使用CUDA，更是引导我思考如何设计更高效、更灵活的并行算法。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我曾经尝试过一些零散的CUDA教程，但总是感觉碎片化，缺乏一个系统性的认知。直到我遇到了《CUDA C编程权威指南》，才算真正建立起了对CUDA编程的全面理解。这本书的优点在于其内容的深度和广度。它不仅仅停留在API的讲解，而是深入到CUDA编程模型的核心。对于初学者来说，很多概念，比如线程同步、原子操作、流（streams）以及它们如何影响程序的性能和正确性，可能一开始会让人头疼。但作者巧妙地通过各种图示和详细的代码剖析，将这些抽象的概念变得可视化和易于理解。我印象深刻的是关于“利用共享内存优化数据访问”的章节，作者通过一个典型的矩阵乘法例子，对比了直接使用全局内存和利用共享内存的性能差异，并且详细解释了为什么共享内存能带来如此显著的提升，以及如何进行最优的共享内存布局。这种“知其所以然”的讲解方式，让我不再是简单地记忆API，而是真正理解了背后的原理。此外，书中对于错误处理和调试技巧的介绍也相当实用，这对于任何实际的编程项目都是不可或缺的。总的来说，这本书为我提供了一个坚实的基础，让我能够更有信心地去解决复杂的并行计算问题。

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