NVIDIA CUDA编程指南：GPU高性能计算入门

“NVIDIA CUDA Programming Guide 是一本针对 NVIDIA CUDA 编程的入门教材，旨在介绍如何利用 GPU 进行高性能计算。该指南涵盖了 NVIDIA Tesla 解决方案、案例研究以及获取更多信息的途径。” CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者使用 C, C++, Fortran 等语言直接对 GPU 进行编程，以利用其强大的并行处理能力执行计算密集型任务。本教程适合想要入门 CUDA 编程的人员。 在第一章“High-Performance Computing on the GPU”中，介绍了高性能并行计算的概念，并阐述了 GPU 作为并行计算设备的优势。GPU 能够同时处理大量数据，特别适合于科学计算、图像处理、物理模拟等需要大量浮点运算的应用场景。 第二章“NVIDIA® Tesla™ Solutions”详细描述了 NVIDIA 的 Tesla 系列产品，包括 GPU 计算解决方案集、行业标准架构、Tesla GPU 的特性，以及 Tesla GPU 在桌面超级计算机和服务器中的应用。NVIDIA CUDA GPU 计算软件也被提及，它是开发 CUDA 应用的关键工具，包括 CUDA SDK 和 CUDA 编译器。 第三章“Case Studies”列举了一些实际应用案例，展示了 GPU 计算在各个领域的强大功能。例如： - 医学成像：数字断层扫描（Digital Tomosynthesis），利用 GPU 加速图像重建过程； - 模拟与设计：MRI 安全的生物医学植入物，GPU 可加速仿真计算； - 地球科学：石油和天然气勘探，GPU 用于地质建模和数据分析； - 计算生物学：分子动力学模拟，GPU 提供高效能计算支持； - 科学计算：MATLAB 应用，通过 CUDA 支持在 GPU 上运行矩阵运算； - 神经电路模拟：进化机器，GPU 用于大规模神经网络的模拟。 最后一章“Where to Go for More Information”提供了进一步学习和获取资源的渠道，包括 NVIDIA 的官方网站、公关联系信息以及案例研究的详细资料。 总结来说，"NVIDIA CUDA Programming Guide" 是一个全面的入门教程，不仅讲解了 CUDA 编程的基础，还展示了 GPU 计算在不同领域的实际应用，对于希望利用 GPU 提升计算性能的开发者来说是一份宝贵的参考资料。