GPU并行编程实战：掌握大规模并行处理器

"Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach" 本书《Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach》是一本专为那些希望掌握大规模并行处理器编程技术的高级程序员设计的指南。随着多核处理器和GPU（图形处理单元）的广泛应用，了解并行编程和GPU架构的基本概念已成为现代计算机科学教育的重要组成部分。这本书旨在教会读者如何在大规模并行环境中编写程序，提升性能，尤其是在图形处理单元上。 关键特点： 1. 首本且唯一专门教授在大规模并行环境下编程的教材，提供实践性的学习路径，帮助学生成为高效的并行程序员。 2. 书中的在线内容，源自NVIDIA提供的资料，已被全球超过100所大学纳入课程体系，经过了实际教学的检验，特别是在伊利诺伊大学由作者David Kirk亲自授课。 3. 书中使用OpenCL和CUDA作为主要工具。CUDA是NVIDIA为大规模并行环境开发的软件开发工具，特别适合GPU编程。 书中的内容深入浅出，不仅介绍了CUDA语言和Tesla GPU架构，还明确了在异构CPU-GPU硬件上运行良好的数据并行问题的性质。通过两个详尽的案例研究，展示了使用CUDA编写的代码与仅使用CPU的C程序相比，性能可以提升10倍到15倍，而经过专家优化后的版本，性能提升可达45倍至105倍。 书中还展望了未来，描述了GPU技术的潜在发展，为读者提供了关于如何在不断演进的硬件平台上实现更高效率的见解。这不仅对学术界的学生有益，也对在工业界工作的专业人士有极高的参考价值。通过本书的学习，读者将能够利用现代计算设备的并行能力，编写出高效、高性能的程序，应对日益复杂的计算挑战。