CUDA：GPU并行编程进阶指南

《CUDA超大规模并行程序设计》是由赵开勇所著的一本书籍，专注于介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术，这是一种允许图形处理单元（GPU）执行通用并行计算的编程模型。该书旨在帮助读者理解和应用CUDA在高性能计算中的潜力，特别是在并行程序组织、执行模型、硬件特性以及工具使用等方面。 书中首先从传统的GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units）概念出发，解释了GPU如何从专为图形渲染而设计的硬件转变为可以执行通用计算的平台。作者强调了NVIDIA和AMD作为主要的GPU制造商，以及Intel试图通过Larrabee项目进入这一市场的尝试。 接着，作者详细剖析了3D图像流水线的工作原理，展示了GPU在处理大量三角形、顶点和像素方面的惊人速度，与传统的CPU相比，GPU在处理图形密集型任务时具有显著优势。传统的GPU架构被描述为包含多个并行处理器，如顶点处理器、片段处理器和纹理单元，这些处理器共同完成图像输出。 书中核心部分深入探讨了CUDA的基础，包括内存管理、如何组织并行程序，以及CUDA程序设计工具的使用。作者强调了CUDA的优势，如数据级别的并行性、专用存储器通道以及能够有效隐藏存储器延迟，这些使得GPU能够在处理大量数据时表现出色。 新一代的Fermi GPU被提及，它代表了CUDA技术的一个里程碑，具有更高的内存带宽和计算能力，进一步提升了并行计算的性能。对比了不同代GPU的性能指标，显示出GPU在内存带宽上的巨大进步，使其在计算密集型任务上超越了当时的CPU。 总体来说，《CUDA超大规模并行程序设计》是一本实用的教程，不仅适合对GPU编程感兴趣的开发者，也对需要利用GPU加速计算的科研人员和工程师极具价值，提供了深入理解CUDA编程模型和优化策略的宝贵资源。通过学习本书，读者将能够掌握如何在GPU上编写高效并行代码，从而提升应用程序的性能。