GPU精粹2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:法尔

出品人:

页数:565

译者:

出版时间:2007-5

价格:128.0

装帧:平装

isbn号码:9787302139430

丛书系列:GPU精粹

图书标签:

• GPU
• 图形学
• 编程
• 算法
• 游戏开发
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• 就怕读不懂
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• 渲染技术

《GPU精粹2：深入理解并行计算和图形渲染》 内容梗概 《GPU精粹2》是一本面向开发者和研究人员的深度技术指南，专注于揭示现代图形处理单元（GPU）的强大能力，并引导读者掌握利用GPU进行大规模并行计算和高性能图形渲染的关键技术。本书并非简单罗列API调用，而是深入剖析GPU架构的底层原理，讲解其在并行计算和图形管线中的运作机制，从而帮助读者理解“为什么”某些技术有效，“如何”优化性能，以及“如何”解决复杂的技术挑战。 核心内容 本书的章节设置紧密围绕GPU的核心功能展开，力求为读者构建一个全面而深入的认知体系： 第一部分：GPU架构与并行计算基础 GPU架构纵览： 详细介绍现代GPU的核心组成部分，包括流处理器（Streaming Multiprocessors, SMs）、CUDA核心/着色器单元、纹理单元、光栅化器、ROP（Render Output Unit）等。解释它们如何协同工作，以及不同GPU架构（如NVIDIA的Ampere、AMD的RDNA等）的演进和关键特性。 内存模型与访问： 深入探讨GPU的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、寄存器、常量缓存和纹理缓存。讲解内存访问模式对性能的影响，如何通过优化数据布局和访问顺序来最大化内存带宽利用率，以及避免内存颠簸（memory coalescing）和bank冲突（bank conflicts）。 线程模型与并行执行： 阐述GPU的并行执行模型，包括线程块（thread blocks）、线程（threads）、warp（或wavefronts）的概念。讲解线程的调度机制、同步原语（如`__syncthreads()`, barriers）的使用，以及如何设计高效的并行算法以充分利用GPU的计算资源。 数据并行与任务并行： 区分并详细讲解数据并行和任务并行在GPU上的应用。通过丰富的示例，展示如何将问题分解为可并行的计算任务，以及如何利用GPU处理大规模数据集。 第二部分：高级图形渲染技术 现代图形管线解析： 全面剖析现代图形管线，从顶点处理、曲面细分、几何着色、光栅化、像素着色，到后期处理。重点讲解可编程着色器（vertex shader, geometry shader, tessellation shader, fragment shader/pixel shader）在管线中的作用，以及如何通过编写高效的着色器代码实现复杂的视觉效果。 延迟渲染与前向渲染： 对比分析延迟渲染（Deferred Shading）和前向渲染（Forward Rendering）的优缺点，讲解各自的应用场景和实现细节。重点关注延迟渲染如何通过G-buffer技术减少像素着色器的计算量，以及如何处理透明度问题。 高级光照模型与阴影技术： 深入探讨各种高级光照模型，如PBR（Physically Based Rendering）的原理及其在GPU上的实现。讲解各种阴影映射技术（Shadow Mapping, Percentage-Closer Filtering, Variance Shadow Maps等）的实现原理和优化方法。 全局光照与屏幕空间效果： 介绍GPU在全局光照（Global Illumination）方面的应用，包括辐射度（Radiosity）、光线追踪（Ray Tracing）和路径追踪（Path Tracing）的GPU加速技术。同时，讲解屏幕空间反射（Screen-Space Reflections, SSR）、屏幕空间环境光遮蔽（Screen-Space Ambient Occlusion, SSAO）等常用屏幕空间后处理技术的实现。 体渲染（Volume Rendering）： 专门开辟章节讲解体渲染技术，包括其在医学成像、科学可视化等领域的应用。介绍体数据表示、光线步进（Ray Marching）、积分技术以及GPU如何加速这些过程。 第三部分：GPU通用计算（GPGPU）与性能优化 GPGPU框架与API： 详细介绍主流的GPGPU计算框架，如CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）。讲解其编程模型、核心API以及如何在不同平台间进行移植。 高性能计算算法实现： 结合具体算法，如矩阵乘法、FFT、快速行进算法（Fast Marching Method）、k-means聚类等，演示如何在GPU上实现并优化这些经典算法。通过实际代码案例，展示性能优化的策略。 计算与图形的融合： 探讨如何在图形渲染流程中集成通用计算任务。例如，使用计算着色器（Compute Shaders）在渲染过程中进行仿真、物理计算或图像处理，实现更复杂的视觉效果。 性能分析与调优工具： 介绍GPU性能分析工具，如NVIDIA Nsight、AMD CodeXL等，讲解如何使用这些工具来识别性能瓶颈，分析GPU占用率、内存带宽、计算单元利用率等关键指标。提供实用的性能调优技巧，帮助读者写出更快的GPU代码。 未来趋势与前沿技术： 展望GPU技术的发展方向，包括GPU的异构计算、AI与GPU的深度融合（如Tensor Cores）、实时光线追踪硬件加速、以及新的并行计算模型和编程范式。 目标读者 本书适合以下人群： 图形工程师： 想要深入理解图形渲染管线、掌握高级渲染技术、优化渲染性能的图形开发者。 GPGPU开发者： 希望利用GPU进行高性能计算、机器学习、科学模拟、数据分析等领域的程序员和研究人员。 游戏开发者： 致力于在游戏中实现逼真视觉效果、提升游戏性能的引擎程序员和技术美术。 计算机科学的学生和研究人员： 对并行计算、GPU体系结构、计算机图形学有浓厚兴趣，希望深入学习相关理论和实践的学生。 对高性能计算感兴趣的技术爱好者： 愿意投入时间和精力去理解和掌握GPU这样强大的计算工具的个人。 本书特点 深度理论结合实践： 不仅讲解GPU的底层原理，更通过大量的代码示例和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际应用。 面向现代GPU架构： 内容紧跟GPU技术发展前沿，关注现代GPU架构的特性和优化方向。 全面的技术覆盖： 涵盖了从基础的并行计算模型到高级的图形渲染技术，以及通用计算的应用，力求为读者提供一个完整的GPU技术图景。 强调性能优化： 贯穿全书的核心是性能优化，指导读者如何写出高效、可扩展的GPU代码。 《GPU精粹2》旨在成为读者手中一本不可或缺的GPU技术参考书，帮助开发者充分释放GPU的潜力，在图形和计算领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

如果豆瓣允许我给半颗星，我恨不得给半颗。 通篇翻译连google自动翻译都不如。 我怀疑翻译者不是没有专业知识，而是连最基本的语言能力都不具备。 翻译的不学术可以，但是语句不通就很奇怪了，这是怎么审核的过的? 难道出版社的人也欠缺语言天赋么？ 60页图下注释：朝向光偏...  

评分☆☆☆☆☆

花了几百大洋及两个月的时间从美国亚马逊买的，质量必然比该系列的前两本中文版好太多。 这个系列的书有一定高度，涉及到的技术细节不多，更主要的是从方法和思路的角度去诠释CG中的各种热门话题。 可惜自97年出了这第三卷以来，nVidia再没继续出了~ 是何原因  

评分☆☆☆☆☆

花了几百大洋及两个月的时间从美国亚马逊买的，质量必然比该系列的前两本中文版好太多。 这个系列的书有一定高度，涉及到的技术细节不多，更主要的是从方法和思路的角度去诠释CG中的各种热门话题。 可惜自97年出了这第三卷以来，nVidia再没继续出了~ 是何原因  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

花了几百大洋及两个月的时间从美国亚马逊买的，质量必然比该系列的前两本中文版好太多。 这个系列的书有一定高度，涉及到的技术细节不多，更主要的是从方法和思路的角度去诠释CG中的各种热门话题。 可惜自97年出了这第三卷以来，nVidia再没继续出了~ 是何原因  

评分☆☆☆☆☆

这本书，哦，《GPU精粹2》，我拿到手的时候，心里还是挺期待的。毕竟第一本给我的印象实在太深刻了，那种深入浅出的讲解，把一些本来以为非常高深的图形学原理，变得就像在讲故事一样。所以我对第二本的期望值就很高，希望它能继续延续这种风格，带我进入更广阔的GPU世界。书的封面设计也挺吸引人的，那种科技感十足的蓝色调，让人一看就觉得内容肯定不简单。我翻开的第一页，就看到一个非常有意思的引言，大概意思是说，GPU的进步不仅仅是硬件的堆砌，更是算法和思想的革新。这句话一下子就抓住了我的注意力，让我觉得这本书不是那种空泛的介绍，而是真正触及了GPU发展的本质。我平时做一些图形相关的开发，虽然不是专业的图形程序员，但对GPU的底层原理一直很好奇，想知道它到底是怎么做到如此强大的并行计算能力的。所以，我特别希望《GPU精粹2》能在算法和原理层面给我带来一些新的启发，让我能更好地理解和运用GPU。

评分☆☆☆☆☆

这本《GPU精粹2》的出现，对我来说简直是雪中送炭。我之前一直在尝试优化一些计算密集型的任务，尝试了很多方法，但总觉得瓶颈还在GPU的使用上，总感觉没有把它的潜力完全发挥出来。市面上关于GPU的书籍很多，但真正能够系统地讲解GPU架构、并行计算模型以及各种优化技巧的，却屈指可数。《GPU精粹2》的标题就已经预示着它会对GPU的核心技术进行深入的剖析，我最看重的就是它是否能够提供一套清晰的思路和实用的方法论，帮助我解决实际问题。我期待这本书能够详细介绍GPU的内存层次结构、线程调度机制、以及如何通过指令集和着色器语言进行精细化的控制。要知道，很多时候性能的提升就隐藏在这些细节之中，而这些细节往往是书本上很难找到的。如果这本书能够提供一些经过验证的优化案例，或者讲解一些常见的性能陷阱，那就太棒了。我需要的不只是理论，更需要的是能够落地的方法。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《GPU精粹2》这本书的视角非常独特。我一直以来接触到的GPU相关资料，大多侧重于具体的API调用或者游戏开发中的应用，很少有能从一个更高的层面去审视GPU的发展趋势和未来方向。这本书似乎做到了这一点，它不仅仅是在讲解“怎么用”，更是在探讨“为什么这么用”，以及“未来会怎么用”。我特别感兴趣的是它关于GPU架构演进和新特性解读的部分。随着新一代GPU的不断发布，新的计算范式和编程模型也在随之出现，而这些往往对我们这些开发者来说，是一个巨大的挑战。如果《GPU精粹2》能够帮助我理解这些演进背后的逻辑，预测未来的技术走向，并给出相应的学习建议，那将极大地节省我摸索的时间和精力。我希望它能提供一些前瞻性的思考，让我不仅仅是追随技术潮流，而是能够引领技术潮流。

评分☆☆☆☆☆

拿到《GPU精粹2》的时候，我带着一种“探险”的心情。因为我发现，随着AI和大数据技术的飞速发展，GPU的角色已经越来越超越了传统的图形渲染，成为通用计算的重要平台。而我对于GPU在这些新兴领域的应用，以及相关的编程模型和算法，了解得还不够深入。我希望《GPU精粹2》能够在这方面给我带来一些“惊喜”。它是否能够讲解GPU在深度学习、科学计算、或者其他高性能计算领域的实际应用案例？是否会介绍一些针对这些应用的GPU优化技术和最佳实践？比如，如何高效地利用GPU进行矩阵运算，如何处理大规模数据集的并行加载和处理，或者如何利用GPU的特性来实现更快的模型训练速度。如果这本书能够为我打开一扇通往GPU在通用计算领域的新大门，让我能够更自信地投入到这些前沿技术的研发中，那将是无价的。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种喜欢钻研技术细节的人来说，《GPU精粹2》的出现简直是一种福音。我一直认为，要真正掌握一项技术，就必须深入其底层原理，理解其核心机制。《GPU精粹2》的命名就暗示了它会揭示GPU背后的一些“精粹”之处，这正是我所渴望的。我希望这本书能够深入讲解GPU的流水线工作原理，如何处理各种类型的计算任务，以及如何通过精细的内存管理和数据布局来最大化并行效率。尤其是我对GPU的计算单元（如CUDA核心、Tensor核心等）的内部工作机制，以及它们之间如何协同工作感到非常好奇。如果书中能提供一些关于如何编写高效的GPU内核、如何避免数据依赖、以及如何利用GPU的各种硬件加速特性来提升计算性能的具体指导，那将是我最看重的部分。我希望这本书能成为我GPU编程的“瑞士军刀”。

评分☆☆☆☆☆

看不懂居多，但是慢慢看吧。

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