CUDA并行编程实战指南：GPU计算核心技术与开发

《CUDA并行程序设计：GPU计算的开发者指南》是一本深入讲解CUDA并行编程技术的专业书籍，由Shane Cook撰写，该书详细介绍了CUDA平台、架构、硬件知识以及开发工具，特别关注于如何利用NVIDIA GPU进行高性能并行计算。CUDA是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型，它允许程序员编写能在GPU上运行的高效代码，从而加速原本可能在CPU上耗时的任务。 本书的核心内容涵盖了以下几个方面： 1. **CUDA平台与架构**：书中首先介绍了CUDA平台的基础，包括NVIDIA GPU的架构特点，如流多处理器（Streaming Multiprocessors, SMs）、线程块（Thread Blocks）和线程（Threads）的概念，以及如何将CPU任务分解到这些并行单元中执行。 2. **硬件知识**：作者深入浅出地讲解了GPU内存结构（包括全局内存、共享内存和纹理内存），以及它们对并行计算性能的影响。此外，还会涉及PCIe接口、GPU计算能力和能效等方面。 3. **开发工具**：介绍CUDA Toolkit，包括nvcc编译器、CUDA Visual Studio插件等工具的使用，以及如何调试和优化CUDA程序。同时，书中会涉及CUDA C/C++编程语言特性和最佳实践。 4. **编程方法与实践**：书中提供了大量代码示例，帮助读者理解并掌握CUDA编程技巧，包括数据并行、控制流、同步和异步操作，以及错误处理和性能调优策略。 5. **热点技术与应用**：随着GPU技术的发展，书中还讨论了如深度学习、科学计算、图形渲染等领域的CUDA应用实例，展示了CUDA在现代高性能计算中的实际作用。 值得注意的是，本书的中文版由哈尔滨工业大学软件学院的苏统华、李东、李松泽和魏通四位专家共同翻译，并预计于2013年7月由机械工业出版社正式出版。对于希望深入了解CUDA并行编程的开发者和研究者来说，这是一本极具价值的参考资源，无论是在理论教学还是实际项目开发中，都能提供强大的支持。