GPU并行计算指南：CUDA编程实战

《CUDA编程：GPU并行计算开发者指南》是一本深度剖析CUDA技术的专业书籍，专为那些希望利用图形处理器（GPU）进行高效并行计算的开发者而编写。CUDA是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU的强大并行处理能力，尤其是在科学计算、机器学习和游戏开发等领域。 本书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联合翻译，充分体现了国内在GPU并行编程领域的关注和研究。它详细讲解了CUDA的特点，包括GPU架构、CUDA编程模型、线程组织方式、内存管理和优化策略等内容。CUDA的核心优势在于其将原本只能在CPU上执行的计算任务分解为众多小型任务，分布到GPU的大量流处理器中并行执行，从而实现高性能计算。 作者Shane Cook以其丰富的经验，提供了开发者在实际项目中如何设计和实现CUDA程序的实用指导，涵盖了从基础概念到高级技巧的全方位内容。书中可能包含如何使用CUDA C/C++ API进行编程，如何编写并行内核，以及如何处理数据复制和同步问题等方面的知识。 此外，该书还讨论了CUDA编程中的最佳实践，如如何避免常见的性能瓶颈，如何进行代码调试，以及如何通过CUDA Compute Capability来确保程序兼容不同的GPU设备。对于那些希望通过GPU加速计算的工程师来说，本书不仅是一份技术参考，也是一本实战指南。 值得注意的是，本书预计于2013年7月由中国机械工业出版社出版，这表明当时CUDA技术正逐渐在国内得到推广和应用，对提高国内GPU计算能力有着积极的影响。同时，版权信息强调了未经许可不得复制或传播内容的法律要求，确保了知识的合法分享和保护。 《CUDA编程：GPU并行计算开发者指南》是一本全面介绍CUDA技术的重要资源，对于提升GPU在计算机科学和工程中的应用具有很高的价值。无论是希望入门CUDA编程的新手，还是希望深入理解GPU并行计算的专家，都能从中受益匪浅。