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出版社：互动创新图书专营店
出版时间：2011-01
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内容介绍

 书名：  GPU高性能编程CUDA实战[图书]|197680
 图书定价：  39元
 图书作者：  (美)Jason Sanders;Edward Kandrot
 出版社：  机械工业出版社
 出版日期：  2011-01-01 0:00:00
 ISBN号：  9787111326793
 开本：  16开
 页数：  201
 版次：  1-1
 作者简介


作者：（美国）桑德斯（Jason Sanders） （美国）Edward Kandrot 译者：聂雪军 等
桑德斯（Jason Sanders），是NVIDIA公司CUDA平台小组的高级软件工程师。他在NVIDIA的工作包括帮助开发早期的CUDA系统软件，并参与OpenCL 1.0规范的制定，该规范是一个用于异构计算的行业标准。Jason在加州大学伯克利分校获得计算机科学硕士学位，他发表了关于GPU计算的研究论文。此外，他还获得了普林斯顿大学电子工程专业学士学位。在加入NVIDIA公司之前，他曾在ATI技术公司、Apple公司以及Novell公司工作过。
Edward Kandrot是NVIDIA公司CUDA平台小组的高级软件工程师。他在代码性能优化方面拥有20多年的工作经验，他曾经在Adobe公司Microsoft公司以及Autodesk公司等工作过。
 内容简介
UDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，CUDA架构能充分发挥GPU的强大计算功能。《GPU高性能编程CUDA实战》首先介绍了CUDA架构的应用背景，并给出了如何配置CUDA C的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了CUDA C的基本语法和使用模式。通过学习本书，读者可以清楚了解CUDA C中每个功能的适用场合，并编写出高性能的CUDA软件。

《GPU高性能编程CUDA实战》适合具备C或者C++知识的应用程序开发人员、数值计算库开发人员等，也可以作为学习并行计算的学生和教师的教辅。
 目录

译者序
序
前言
致谢
作者简介
第1章 为什么需要CUDA
1.1 本章目标
1.2 并行处理的历史
1.3 GPU计算的崛起
1.4 CUDA
1.5 CUDA的应用
1.6 本章小结
第2章 入门
2.1 本章目标
2.2 开发环境
2.3 本章小结
第3章 CUDAC简介
3.1 本章目标
3.2 *个程序
3.3 查询设备
3.4 设备属性的使用
3.5 本章小结
第4章 CUDAC并行编程
4.1 本章目标
4.2 CUDA并行编程
4.3 本章小结
第5章 线程协作
5.1 本章目标
5.2 并行线程块的分解
5.3 共享内存和同步
5.4 本章小结
第6章 常量内存与事件
6.1 本章目标
6.2 常量内存
6.3 使用事件来测量性能
6.4 本章小结
第7章 纹理内存
7.1 本章目标
7.2 纹理内存简介
7.3 热传导模拟
7.4 本章小结
第8章 图形互操作性
8.1 本章目标
8.2 图形互操作
8.3 基于图形互操作性的GPU波纹示例
8.4 基于图形互操作性的热传导
8.5 DirectX互操作性
8.6 本章小结
第9章 原子性
9.1 本章目标
9.2 计算功能集
9.3 原子操作简介
9.4 计算直方图
9.5 本章小结
第10章 流
10.1 本章目标
10.2 页锁定主机内存
10.3 CUDA流
10.4 使用单个CUDA流
10.5 使用多个CUDA流
10.6 GPU的工作调度机制
10.7 高效地使用多个CUDA流
10.8 本章小结
第11章 多GPU系统上的CUDAC
11.1 本章目标
11.2 零拷贝主机内存
11.3 使用多个GPU
11.4 可移动的固定内存
11.5 本章小结
第12章 后记
12.1 本章目标
12.2 CUDA工具
12.3 参考资料
12.4 代码资源
12.5 本章小结
附录 高级原子操作
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《GPU高性能编程CUDA实战》由机械工业出版社出版。