CUDA编程指南：GPU高性能计算入门

"GPU高性能运算之CUDA" CUDA，全称Compute Unified Device Architecture，是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，专为利用GPU（图形处理器）进行高性能计算而设计。CUDA允许开发者通过C/C++等编程语言，直接利用GPU的并行计算能力来加速科学计算、数据分析、机器学习、深度学习等各种计算密集型任务。 本书《GPU高性能运算之CUDA》由张舒和褚艳利主编，是一本面向GPU通用计算的入门教材和参考书。书中详细介绍了CUDA的软硬件体系架构，旨在帮助读者理解和掌握CUDA编程所需的基本概念和技巧。以下是书中主要内容的概述： 1. 第一章：首先回顾了GPU通用计算的发展历程，讨论了并行计算的历史、现状及其面临的挑战。这一章旨在建立读者对GPU计算背景的理解，以及为何需要GPU进行高性能计算。 2. 第二章：详细讲解CUDA编程基础，包括CUDA的编程模型、内存模型和执行模型。这一部分将引导读者学习如何编写CUDA程序，理解CUDA线程块和网格的概念，以及如何管理不同类型的内存（如全局内存、共享内存和寄存器）。 3. 第三章：深入探讨CUDA硬件架构，特别是GPU的特性，如流处理器（Streaming Multiprocessors, SM）、共享内存、纹理内存等。这部分内容有助于开发者理解如何优化代码以充分利用GPU的并行处理能力。 4. 第四章：介绍了CUDA的高级编程技术，包括任务划分、存储器访问优化和指令流效率提升等策略。这些高级主题可以帮助开发者进一步提高CUDA程序的性能，解决并行计算中的瓶颈问题。 5. 第五章：通过一系列实例展示了如何利用CUDA解决实际问题，覆盖了各个领域的应用，如科学模拟、图像处理、物理计算等。这些案例研究提供了实践经验，使读者能够将理论知识应用于实际项目中。 本书适合于具备一定编程基础的GPU计算程序员、科研人员以及对此领域感兴趣的程序员，同时也适合作为高等院校相关课程的教材。通过学习本书，读者可以系统地了解并掌握CUDA编程，从而有效地利用GPU进行高性能计算，提升计算效率。