并行处理器编程实战：大规模并行计算指南(第2版)

"大规模并行处理器编程实战(第2版)" 是一本专注于GPU并行计算的书籍，由David B. Kirk和Wen-mei W. Hwu合著，旨在通过实践教学的方式帮助读者掌握在大规模并行处理器上编程的技术。 本书主要涵盖了以下核心知识点： 1. GPU编程基础：介绍GPU（图形处理单元）的历史、架构以及其在并行计算中的作用，包括CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台，这是NVIDIA提供的用于GPU编程的API。 2. 并行计算理论：讨论并行计算的基本概念，如并行度、并行算法设计、数据并行性、任务并行性和通信开销等，这些是理解和利用大规模并行处理器的关键。 3. CUDA编程模型：详细讲解CUDA编程模型，包括线程、线程块、网格的概念，以及如何组织和调度这些线程以实现高效并行计算。 4. 内存层次与管理：阐述GPU的内存层次结构，如全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，并指导如何有效地管理和优化内存访问，以提高性能。 5. 同步与通信：探讨线程间的同步机制，如同步函数、栅栏和原子操作，以及如何处理线程间的通信问题。 6. 性能分析与优化：提供工具和方法来分析GPU程序的性能，包括性能计数器、性能剖析工具，以及如何根据这些信息优化代码。 7. 应用实例：书中可能包含多个实际案例，涵盖科学计算、图像处理、物理模拟等领域，通过这些实例展示如何将理论知识应用到实际编程中。 8. 最新技术发展：第二版可能更新了最新的GPU架构和技术进展，比如更高级别的CUDA版本、新的硬件特性，以及与之相关的编程技巧。 9. 许可与版权信息：书籍明确指出所有复制和传播内容需得到出版商的许可，同时也提到了关于版权的政策和处理方式。 这本书适合对并行计算和GPU编程感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得深入的理解和实践经验。通过本书的学习，读者可以具备在大规模并行处理器上开发高性能计算应用的能力。