CUDA-Fortran科学计算高效编程与优化指南

"CUDA-Fortran高效编程实践.pdf" 本书主要面向科学家和工程师，详细介绍了如何使用CUDA Fortran进行高效编程。CUDA Fortran是NVIDIA公司开发的一种编程接口，允许开发者利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台充分利用GPU的并行计算能力。这本书由Gregory Ruetsch和Massimiliano Fatica撰写，旨在帮助读者掌握CUDA Fortran的最佳实践。 书中首先回顾了GPU计算的历史和并行计算的基本概念，这对于理解CUDA Fortran的重要性至关重要。作者强调了了解CUDA硬件特性与限制的重要性，这有助于编写更高效的代码。此外，书中还提到了错误处理机制以及编译CUDA Fortran代码的方法，这些都是实际编程中必不可少的环节。 第二章聚焦于性能测量和评价指标，讲解如何衡量内核执行时间，并深入探讨了不同类型的计算约束，如指令约束、带宽约束和延迟约束。同时，本章还讨论了内存带宽的影响，这是影响GPU性能的关键因素之一。 第三章深入到优化技术，涵盖了主机与设备间的数据传输、设备内存管理（包括全局内存、纹理内存、本地内存、常量内存、片上内存和L1缓存）以及寄存器和共享内存的使用。这些内容旨在帮助读者理解如何通过优化内存访问和使用来提升程序性能。其中，以矩阵转置为例，展示了如何通过合并访问全局内存来提高效率。此外，还探讨了执行配置和指令优化，以及如何利用内核循环导语进一步提升性能。 第四章则转向多GPU编程，讲述了如何在多个GPU之间分配工作负载，这对于大规模并行计算尤其重要。通过多GPU编程，可以显著扩展应用程序的可伸缩性和处理能力。 这本书提供了一个全面的指南，教导读者如何利用CUDA Fortran有效地编写并优化GPU计算程序，适合有一定Fortran基础并希望提升GPU编程技能的科研和工程人员学习。