CUDA编程4.0中文版详解:通用并行计算入门与接口
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更新于2024-07-25
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《CUDA编程指南4.0中文版》是一本针对CUDA编程的详尽教程,专为那些希望利用NVIDIA GPU的强大并行计算能力的开发者设计。CUDA是一种针对图形处理器(GPU)的并行计算平台和编程模型,旨在加速高性能计算任务。该版本由风辰翻译,虽然作者表示可能存在错误,但提供了宝贵的学习资料。
本书首先从历史的角度出发,阐述了CUDA的起源——从图形处理转向通用并行计算,强调了CUDA作为一个可扩展的编程模型,它允许程序员编写能在GPU上高效执行的并行代码。章节结构清晰,涵盖了关键概念如内核、线程层次和存储器层次,帮助读者理解CUDA程序的组织方式。
核心内容包括了如何使用nvcc编译器进行CUDA编程,从离线编译到即时编译,以及二进制兼容性、PTX兼容性、应用兼容性和不同编程语言的支持,如C/C++和64位兼容性。此外,对于CUDA运行时环境的介绍深入细致,包括初始化设备、管理存储器(如共享内存、主机存储器分页锁定、可分享内存等)、异步执行机制(如主机与设备之间的异步通信、数据传输与内核执行的并发、流和事件的使用等)、多设备支持、p2p存储器访问和复制,以及统一虚拟地址空间的实现。
书中还特别关注了错误检查和调用栈管理,以及CUDA与图形学API(如OpenGL)的交互。纹理和表面存储器是GPU编程中的关键部分,包括纹理存储器、表面存储器和CUDA数组的使用,以及读写一致性问题。最后,章节介绍了如何在CUDA编程中充分利用GPU的图形学特性,实现高效的计算性能。
《CUDA编程指南4.0中文版》为读者提供了一个全面的CUDA编程入门和进阶指南,无论你是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中获益良多。但由于是译本,可能存在的错误需要读者自己校验,并且提醒读者遵守版权规定,不可用于商业用途。
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