CUDA by Example pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
"This book is required reading for anyone working with accelerator-based computing systems." --From the Foreword by Jack Dongarra, University of Tennessee and Oak Ridge National Laboratory CUDA is a computing architecture designed to facilitate the development of parallel programs. In conjunction with a comprehensive software platform, the CUDA Architecture enables programmers to draw on the immense power of graphics processing units (GPUs) when building high-performance applications. GPUs, of course, have long been available for demanding graphics and game applications. CUDA now brings this valuable resource to programmers working on applications in other domains, including science, engineering, and finance. No knowledge of graphics programming is required--just the ability to program in a modestly extended version of C. CUDA by Example, written by two senior members of the CUDA software platform team, shows programmers how to employ this new technology. The authors introduce each area of CUDA development through working examples. After a concise introduction to the CUDA platform and architecture, as well as a quick-start guide to CUDA C, the book details the techniques and trade-offs associated with each key CUDA feature. You'll discover when to use each CUDA C extension and how to write CUDA software that delivers truly outstanding performance. Major topics covered include *Parallel programming*Thread cooperation*Constant memory and events*Texture memory*Graphics interoperability*Atomics*Streams*CUDA C on multiple GPUs*Advanced atomics*Additional CUDA resources All the CUDA software tools you'll need are freely available for download from NVIDIA. http://developer.nvidia.com/object/cuda-by-example.html
作者简介
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算法小组的高级软件工程师。他在代码优化和提升性能等方面拥有20余年的工作经验，参与过Photoshop和Mozilla等项目。Kandrot曾经在Adobe公司、Microsoft公司工作过，他还是许多公司的咨询师，包括Apple公司和Autodesk公司。
目录信息
读后感
GPU高性能编程CUDA实战 [平装] ~ 桑德斯(Jason Sanders) (作者), Edward Kandrot (作者), 聂雪军 (译者), 等 (译者) 哪里有賣的？網店或是實體店都可以？
评分因为视觉方面的一个优化问题需要实时，求解的时候需要用到GPU加速，参考的库是COCOLIB，因此需要简单学习一下CUDA编程。 此书作为一本新手的入门书（之前没有接触过GPU编程的人）非常合适，我花了10个小时的时间阅读中文译版，对于有疑问的地方则对照英文版，由于只是单纯使用...
评分非常好，原版是10年07月出的。 amazon.com打折之后是26.66刀。 运输时间超过20天，我也不清楚关税怎么算。 清华大学出版社立功了，当当下才31块钱 作为一个CUDA编程的书籍，比樟树和开勇那本书更加基础。 更加易学。
评分非常好，原版是10年07月出的。 amazon.com打折之后是26.66刀。 运输时间超过20天，我也不清楚关税怎么算。 清华大学出版社立功了，当当下才31块钱 作为一个CUDA编程的书籍，比樟树和开勇那本书更加基础。 更加易学。
评分这本书就是一个很基础的介绍吧，算是个比较好的入门 如果真想深入一些就算了，其实还不如把best c practice guide看一遍呢... 评论太短了 那就多说一点吧
用户评价
这本书的排版和图示设计也值得称赞。在处理并行计算这种高度依赖空间感知的学科时，清晰的视觉辅助材料是不可或缺的。许多技术书籍的图表晦涩难懂，让人看了反而更加困惑。然而，这本书中的许多架构图和数据流示意图都设计得极其精巧，它们用最少的线条和最直观的色彩区分了不同的内存区域和执行单元，极大地降低了读者的认知负担。例如，关于设备内存层次结构的分解图，我感觉比官方文档的某些示意图还要清晰易懂。此外，代码示例的格式化也做得非常专业，缩进和注释的平衡拿捏得恰到好处，使得读者在阅读长段代码时，能够迅速定位到关键的逻辑部分，而不会被过多的语法细节所干扰。这种对细节的关注，体现了作者对读者体验的尊重。一本好的技术书，不仅内容要硬核，阅读的“手感”也同样重要，而这本书在这方面无疑是上乘之作。
评分读完这本书的初级章节后，我必须承认，作者在构建知识体系的连贯性上花费了极大的心思。它不像许多教材那样采用那种生硬的、教科书式的说教，而是通过一系列精心设计的“例子”——那些看似简单却直击核心问题的代码片段——来引导读者自行领悟并行计算的精髓。比如，在讲解线程块（Block）和网格（Grid）的组织结构时，作者没有简单地给出公式，而是设计了一个场景，演示了不同维度划分对数据访问模式的灾难性影响，这种“错误示范”往往比正确的指导更能加深读者的记忆。我欣赏这种教学方法，它模拟了真实调试中可能遇到的困境。更重要的是，它似乎非常注重性能分析工具的使用，这是从“能跑”到“跑得快”的质变的关键。如果书中对NVIDIA Nsight等工具的使用技巧有足够深入的讲解，并结合具体的代码性能瓶颈分析，那么这本书的实用价值将是无可估量的。我对它在处理原子操作和并发写入时的细节阐述抱有很高的期望，因为这部分常常是多线程编程中最容易引入隐藏Bug的地方。
评分总结来说，这本书不仅仅是一本关于CUDA API调用的手册，它更像是一本深入GPU编程哲学和高性能实践的“武功秘籍”。它成功地将深奥的并行算法设计原理与实际的硬件约束巧妙地融合在一起。我特别欣赏作者在多个地方强调的“并行思维”的转变过程，这比单纯学习语法重要得多。对于那些希望从CPU思维模式中彻底解脱出来，拥抱大规模并行计算的开发者而言，这本书提供了一个坚实的跳板。如果说有什么可以改进的地方，或许是关于跨节点（Multi-GPU/Multi-Node）通信的篇幅可以再多一些，虽然理解单卡优化是基础，但在处理超大规模问题时，如何高效地利用NVLink或其他互连技术，是另一个亟待解决的难题。但瑕不掩瑜，这本书无疑是当前市面上最全面、最实用，且最富启发性的CUDA编程参考资料之一，强烈推荐给所有致力于加速计算的同行们。
评分随着阅读深入到中级部分，我对作者在处理高级主题时所展现出的深度感到非常满意。特别是关于流（Streams）和异步操作的章节，这部分内容往往是区分普通CUDA使用者和专业开发者的分水岭。书中对异构计算模型的描述，清晰地勾勒出了CPU与GPU之间数据传输的瓶颈，并提出了多种缓解策略，这对于构建复杂的、需要频繁CPU/GPU协作的应用至关重要。我发现作者在解释这些复杂概念时，总是能辅以生动的类比，仿佛在与一位经验丰富的同事探讨技术难题，而不是在面对一本冰冷的参考手册。这种亲切感使得那些原本需要花费数周时间才能消化的概念，在几个小时内便豁然开朗。如果书中还包含了如何利用新的硬件特性（比如Tensor Cores或者特定的内存层次结构）进行定制化优化，那就太棒了。毕竟，CUDA的生态系统在不断进化，一本优秀的指南必须跟上时代的步伐，不能只停留在前几代的架构上。我期待看到作者如何将这些理论知识转化为针对特定应用场景的定制化优化方案。
评分这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的标题字体，立刻让人感觉到其中蕴含的强大技术力量。作为一名长期在高性能计算领域摸爬滚打的工程师，我一直在寻找一本既能深入理论又能提供大量实战案例的CUDA编程指南。市面上同类书籍良莠不齐，要么过于晦涩难懂，充斥着过于抽象的数学公式，让人望而却步；要么就是简单罗列API调用，缺乏对底层硬件架构和优化思想的剖析。这本书给我的第一印象是，它似乎找到了一个绝佳的平衡点。从目录结构来看，它似乎是从最基础的并行思维建立开始，逐步过渡到复杂的内存管理和同步机制，这对于初学者建立正确的概念至关重要。我尤其期待它在处理共享内存和全局内存访问模式优化方面的论述，因为这往往是决定CUDA程序性能上限的关键所在。希望它不仅仅是介绍“如何做”，更能解释“为什么这么做”以及“在什么情况下这样做是最高效的”。如果它能像宣传的那样，用清晰的语言将复杂的并行计算概念“翻译”成读者易于理解的实践步骤，那么它无疑会成为我工具箱里的一件利器。
评分简单清晰
评分书虽然很薄，但是其中内容很充实。虽然很多是入门知识，作者却将其讲得很透彻。另外，本书中文版翻译的水平也还不错，看起来不是很吃力^_^
评分书虽然很薄，但是其中内容很充实。虽然很多是入门知识，作者却将其讲得很透彻。另外，本书中文版翻译的水平也还不错，看起来不是很吃力^_^
评分写教科书，还是这种没有alternative的教科书，用这么口头的表达方式，全是冷笑话，要浪费好多脑细胞在从废话中提取有用信息，严重影响阅读速度。整个point就是提高速度啊，这种不efficient的风格，NVIDIA你几个意思。
评分有些性能提升的trick随着新的设备和CUDA版本已经变得无关紧要了
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