CUDA编程：数据并行之路实现高性能与可靠性

CUDA平行运算是一本具有开创性的教材，专为读者讲解如何在大规模并行处理器上编程以实现高效性能。它强调的是计算思维方法，帮助读者以适合并行计算的方式思考问题。书中不依赖过多硬件专业知识，而是通过实践导向的学习路径，让读者掌握一系列API编程工具和技术，至少有一次实际操作的经历，以便将来能将这些技能应用到其他API和工具中。 本书的核心内容围绕CUDA编程模型展开，这是一种数据并行的编程范式，特别适用于NVIDIA GPU架构。CUDA是一种类似C的编程语言，而Tesla则是当前NVIDIA GPU技术的基础。作者David Kirk和Wen-mei Hwu以其丰富的经验，深入浅出地讲解了CUDA语言和Tesla架构的工作原理。他们还明确了在CPU-GPU异构硬件上运行良好的数据并行问题的特性。 两位作者通过两个详细的案例研究，展示了CUDA编程在实际应用中的显著优势。对于初级用户，他们编写的五个CUDA代码示例提供了大约10到15倍于CPU单线程程序的性能提升。而对于那些对性能调优有深入理解的专家，优化后的CUDA版本甚至可以实现高达45到105倍的加速。这显示出CUDA在提升性能方面的巨大潜力。 此外，书的结尾部分还展望了未来，描绘了随着GPU技术的发展，CUDA和其他并行编程技术在更广泛的领域中如何推动性能和可靠性的进一步提升。对于想要进入并行编程领域，特别是GPU编程的学生和教师来说，这本书是不可或缺的指南，它不仅教授了技术知识，还强调了正确功能和可靠性在并行编程中的重要性，这是许多初学者容易忽视但却是长期成功的关键因素。