CUDAC編程權威指南檢視原始碼討論檢視歷史

《CUDAC編程權威指南》，作 者程潤偉，出版社機械工業出版社，ISBN9787111565475。

機械工業出版社成立於1950年，是建國後國家設立的第一家科技出版社，前身為科學技術出版社，1952年更名為機械工業出版社。機械工業出版社（以下簡稱機工社）由機械工業信息研究院作為主辦單位，目前隸屬於國務院國資委。

內容簡介

本書主要介紹了如何使用GPU和利用CUDAC語言對其進行編程的。首先從基本的CUDA概念及結構講起，一步一步地引導讀者進入CUDA的內部世界，由淺入深地介紹了其編程要求及其內部架構，使讀者對其有了整體印象後，逐步深入了解其內部機能，後介紹了GPU的一些專用函數和注意事項。

目錄

譯者序

推薦序

自序

作者簡介

技術審校者簡介

前言

致謝

第1章　基於CUDA的異構並行計算1

1.1　並行計算1

1.1.1　串行編程和並行編程2

1.1.2　並行性3

1.1.3　計算機架構4

1.2　異構計算6

1.2.1　異構架構7

1.2.2　異構計算範例9

1.2.3　CUDA：一種異構計算平台10

1.3　用GPU輸出Hello World12

1.4　使用CUDA C編程難嗎15

1.5　總結16

1.6　習題16

第2章　CUDA編程模型18

2.1　CUDA編程模型概述18

2.1.1　CUDA編程結構19

2.1.2　內存管理20

2.1.3　線程管理24

2.1.4　啟動一個CUDA核函數29

2.1.5　編寫核函數30

2.1.6　驗證核函數31

2.1.7　處理錯誤32

2.1.8　編譯和執行32

2.2　給核函數計時35

2.2.1　用CPU計時器計時35

2.2.2　用nvprof工具計時39

2.3　組織並行線程40

2.3.1　使用塊和線程建立矩陣索引40

2.3.2　使用二維網格和二維塊對矩陣求和44

2.3.3　使用一維網格和一維塊對矩陣求和47

2.3.4　使用二維網格和一維塊對矩陣求和48

2.4　設備管理50

2.4.1　使用運行時API查詢GPU信息50

2.4.2　確定GPU53

2.4.3　使用nvidia-smi查詢GPU信息53

2.4.4　在運行時設置設備54

2.5　總結54

2.6　習題55

第3章　CUDA執行模型56

3.1　CUDA執行模型概述56

3.1.1　GPU架構概述57

3.1.2　Fermi架構59

3.1.3　Kepler架構61

3.1.4　配置文件驅動優化65

3.2　理解線程束執行的本質67

3.2.1　線程束和線程塊67

3.2.2　線程束分化69

3.2.3　資源分配74

3.2.4　延遲隱藏76

3.2.5　占用率78

3.2.6　同步81

3.2.7　可擴展性82

3.3　並行性的表現83

3.3.1　用nvprof檢測活躍的線程束84

3.3.2　用nvprof檢測內存操作85

3.3.3　增大並行性86

3.4　避免分支分化88

3.4.1　並行歸約問題88

3.4.2　並行歸約中的分化89

3.4.3　改善並行歸約的分化93

3.4.4　交錯配對的歸約95

3.5　展開循環97

3.5.1　展開的歸約97

3.5.2　展開線程的歸約99

3.5.3　完全展開的歸約101

3.5.4　模板函數的歸約102

3.6　動態並行104

3.6.1　嵌套執行105

3.6.2　在GPU上嵌套Hello World106

3.6.3　嵌套歸約109

3.7　總結113

3.8　習題113

第4章　全局內存115

4.1　CUDA內存模型概述115

4.1.1　內存層次結構的優點116

4.1.2　CUDA內存模型117

4.2　內存管理124

4.2.1　內存分配和釋放124

4.2.2　內存傳輸125

4.2.3　固定內存127

4.2.4　零拷貝內存128

4.2.5　統一虛擬尋址133

4.2.6　統一內存尋址134

4.3　內存訪問模式135

4.3.1　對齊與合併訪問135

4.3.2　全局內存讀取137

4.3.3　全局內存寫入145

4.3.4　結構體數組與數組結構體147

4.3.5　性能調整151

4.4　核函數可達到的帶寬154

4.4.1　內存帶寬154

4.4.2　矩陣轉置問題155

4.5　使用統一內存的矩陣加法167

4.6　總結171

4.7　習題172

第5章　共享內存和常量內存174

5.1　CUDA共享內存概述174

5.1.1　共享內存175

5.1.2　共享內存分配176

5.1.3　共享內存存儲體和訪問模式176

5.1.4　配置共享內存量181

5.1.5　同步183

5.2　共享內存的數據布局185

5.2.1　方形共享內存185

5.2.2　矩形共享內存193

5.3　減少全局內存訪問199

5.3.1　使用共享內存的並行歸約199

5.3.2　使用展開的並行歸約202

5.3.3　使用動態共享內存的並行歸約204

5.3.4　有效帶寬205

5.4　合併的全局內存訪問205

5.4.1　基準轉置內核205

5.4.2　使用共享內存的矩陣轉置207

5.4.3　使用填充共享內存的矩陣轉置210

5.4.4　使用展開的矩陣轉置211

5.4.5　增大並行性214

5.5　常量內存215

5.5.1　使用常量內存實現一維模板215

5.5.2　與只讀緩存的比較217

5.6　線程束洗牌指令219

5.6.1　線程束洗牌指令的不同形式220

5.6.2　線程束內的共享數據222

5.6.3　使用線程束洗牌指令的並行歸約226

5.7　總結227

5.8　習題228

第6章　流和並發230

6.1　流和事件概述231

6.1.1　CUDA流231

6.1.2　流調度234

6.1.3　流的優先級235

6.1.4　CUDA事件235

6.1.5　流同步237

6.2　並發內核執行240

6.2.1　非空流中的並發內核240

6.2.2　Fermi GPU上的虛假依賴關係242

6.2.3　使用OpenMP的調度操作244

6.2.4　用環境變量調整流行為245

6.2.5　GPU資源的並發限制246

6.2.6　默認流的阻塞行為247

6.2.7　創建流間依賴關係248

6.3　重疊內核執行和數據傳輸249

6.3.1　使用深度優先調度重疊249

6.3.2　使用廣度優先調度重疊252

6.4　重疊GPU和CPU執行254

6.5　流回調255

6.6　總結256

6.7　習題257

第7章　調整指令級原語258

7.1　CUDA指令概述259

7.1.1　浮點指令259

7.1.2　內部函數和標準函數261

7.1.3　原子操作指令262

7.2　程序優化指令264

7.2.1　單精度與雙精度的比較264

7.2.2　標準函數與內部函數的比較266

7.2.3　了解原子指令272

7.2.4　綜合範例277

7.3　總結279

7.4　習題280

第8章　GPU加速庫和OpenACC281

8.1　CUDA庫概述282

8.1.1　CUDA庫支持的作用域283

8.1.2　通用的CUDA庫工作流283

8.2　cuSPARSE庫285

8.2.1　cuSPARSE數據存儲格