具体描述
《GPU精粹3》是GPU精粹系列畅销书的第三卷，展示了当今最前沿的图形处理单元(GPU)编程技术。现代GPU的可编程性让开发者不仅可以在自己的岗位上迅速脱颖而出，更使得他们可以在非图形应用程序中运用GPU的卓越处理能力，例如，物理仿真、金融分析，甚至是病毒检测——尤其是在cuDA体系结构下。图形学仍然是GPU主要应用领域，通过学习本书，读者会惊喜地发现一些最新的算法，使用它们可以创建非常真实的角色，实现更逼真的光照效果，以及完成绘制后的混合效果。
作者简介
《GPU精粹3》的主编是NVIDIA公司开发者培训部的资深经理Hubert Nguyen。他是一位经验丰富的图形工程师，曾为NVIDIA公司的Demo Team部门做出过巨大贡献。他编著的图书GPU Gems(Addison Wesley，2004)和《GPU精粹2》都非常畅销。
目录信息
第1章 使用GPU 生成复杂的程序化地形
第2章 群体动画渲染
第3章 DirectX 10 混合形状：打破限制
第4章 下一代SpeedTree 渲染
第5章 普遍自适应的网格优化
第6章 GPU 生成的树的过程式风动画
第7章 GPU 上基于点的变形球可视化
第Ⅱ部分 光照和阴影
第8章 区域求和的差值阴影贴图
第9章 使用全局照明实现互动的电影级重光照
第10章 在可编程GPU 中实现并行分割的阴影贴图
第11章 使用层次化的遮挡剔除和几何体着色器得到高效鲁棒的阴影体
第12章 高质量的环境遮挡
第13章 作为后置处理的体积光照散射
第Ⅲ部分 渲染
第14章 用于真实感实时皮肤渲染的高级技术
第15章 可播放的全方位捕捉
第16章 Crysis 中植被的过程化动画和着色
第17章 鲁棒的多镜面反射和折射
第18章 用于浮雕映射的松散式锥形步进
第19章 Tabula Rasa 中的延迟着色
第20章 基于GPU 的重要性采样
第Ⅳ部分 图像效果
第21章 真正的Impostor
第22章 在GPU 上处理法线贴图
第23章 高速的离屏粒子
第24章 保持线性的重要性
第25章 在GPU 上渲染向量图
第26章 通过颜色进行对象探测：使用 GPU 进行实时视频图像处理
第28章 实用景深后期处理
第Ⅴ部分 物理仿真
第29章 GPU 上实时刚体仿真
第30章 实时仿真与3D 流体渲染
第31章 使用CUDA 进行快速N-body 仿真
第32章 使用CUDA 进行宽阶段碰撞检测
第33章 用于碰撞检测的LCP算法的CUDA 实现
第34章 使用单过程GPU 扫描和四面体转换的有向距离场
第Ⅵ部分 GPU 计算
第35章 使用GPU 进行病毒特征的快速匹配
第36章 用GPU 进行AES 加密和解密
第37章 使用CUDA 进行高效的随机数生成及应用
第38章 使用CUDA 进行地球内部成像
第39章 使用CUDA 的并行前缀和(扫描方法)
第40章 高斯函数的增量计算
第41章 使用几何体着色器处理紧凑和可变长度的GPU 反馈
· · · · · · (收起)
读后感
非常不错的一本，也是我记忆最深刻的一本书 该系列针对shader和gpu的内容比较多 建议喜欢华丽效果或者对于cpu负荷太重的问题，应该可以从这本书得到一些启发 这本书现在可以从NVIDIA的网站上可以直接看到在线版
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
评分非常不错的一本，也是我记忆最深刻的一本书 该系列针对shader和gpu的内容比较多 建议喜欢华丽效果或者对于cpu负荷太重的问题，应该可以从这本书得到一些启发 这本书现在可以从NVIDIA的网站上可以直接看到在线版
用户评价
这本书的结构安排简直是一场精心策划的知识盛宴，它不像一些堆砌概念的教材那样让人望而生畏。它更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导你进入一个充满挑战却又引人入胜的领域。我个人对其中关于异构计算模型适配性的分析特别感兴趣。作者没有停留在单一架构的优化上，而是花费了很大篇幅去对比不同编程模型（比如CUDA与OpenCL的哲学差异）在面对特定应用场景时的优劣势。最让我拍案叫绝的是关于性能剖析工具的使用技巧部分。它提供的不仅仅是工具的API说明，更是融入了大量的实战案例，教你如何从海量数据中精准定位热点函数，以及如何识别那些隐藏在表面之下的性能陷阱。我试着将书中教授的方法应用到我当前负责的一个项目上，结果发现以前束手无策的性能瓶颈，竟然通过几个关键的参数调整就得到了显著改善。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它迫使读者不仅要动手实践，更要深入思考背后的设计哲学，这对于提升个人工程素养至关重要。
评分拿到这本书后，我做的第一件事就是将我目前工作中遇到的一些棘手的性能问题与书中的案例进行对照。令我惊喜的是，书中的许多“理论上可行”的优化技巧，在实际部署中都展现出了惊人的威力。特别是在涉及大规模数据传输和通信的章节，作者对片上网络（NoC）架构的描述异常生动，通过对带宽、延迟和拓扑结构如何相互制约的分析，让我对高吞吐量系统的设计有了全新的认识。这本书的语言风格非常独特，它既有学术论文的精确性，又不乏工程实践中的那种“务实”和“接地气”。例如，在讨论内存屏障（Memory Barriers）的必要性时，它没有仅仅停留在保证可见性的论述上，而是用了一个非常生动的多核场景模拟，清晰地展示了缺少屏障会导致何种灾难性的竞态条件。这本书更像是为那些已经有一定基础，渴望突破当前性能瓶颈的资深开发者准备的“进阶秘籍”，它提供的洞察力是教科书级别的知识点所无法比拟的。
评分这本书的内容组织非常具有逻辑性，仿佛作者提前预设了每一个可能出现的读者疑问，并在随后的章节中给予了详尽的解答。我对其中关于编译器优化策略的章节给予最高的评价。在处理并行代码时，我们经常会遇到编译器生成的结果不如人意的情况，这本书提供了一套清晰的诊断流程，指导读者如何“阅读”编译器的中间表示（IR），从而更好地理解它在做什么，以及如何通过代码结构优化来“引导”编译器做出更明智的决策。它不仅仅是教你如何写出可运行的代码，更是教你如何写出让机器高效执行的代码。在讲述线程同步机制时，它并没有简单地罗列互斥锁和信号量，而是深入探讨了硬件层面的原子操作是如何实现的，以及在不同硬件代际中，这些操作的性能差异是如何体现的。这种对底层硬件细节的深入挖掘，让整个学习过程变得扎实而可靠。这本书的价值在于，它填补了理论学习与真实世界性能调优之间的鸿沟。
评分这本书，拿到手里沉甸甸的，封面设计得非常现代，那种深邃的蓝色调一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本比较枯燥的技术手册，但翻开第一页就被它那种行云流水的叙述方式给吸引住了。作者似乎非常擅长将复杂的概念拆解成易于理解的模块，这一点在讲解并行计算基础架构的章节里体现得淋漓尽致。特别是关于内存层次结构和缓存一致性的讨论，我之前在其他资料里看时总是感觉云里雾里，但在这本书里，通过精妙的比喻和图示，那些抽象的原理变得清晰可见。我尤其欣赏它对“为什么”的深入探究，而不是简单地罗列“是什么”。比如，在讨论指令级并行时，作者不仅仅介绍了流水线的工作流程，还花了大量的篇幅去解释为什么特定的指令组合会导致性能瓶颈，以及硬件设计者是如何权衡延迟和吞吐量的。这本书的排版也非常人性化，代码示例的格式清晰，注释到位，让人在学习过程中不会因为阅读体验不佳而感到疲惫。总而言之，对于想系统性了解现代计算核心理论的工程师来说，这绝对是一份不可多得的宝贵财富，阅读体验远超我的预期。
评分坦白说，我起初对这类偏底层的书籍抱有一种敬而远之的态度，担心阅读过程会充斥着晦涩难懂的数学公式和枯燥的硬件寄存器描述。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它的叙事节奏把握得极其精准，学术的严谨性和工程的实用性找到了一个完美的平衡点。我特别喜欢它在讲解算法实现效率时所采用的对比分析法。比如，当介绍一种新的矩阵乘法优化策略时，作者会毫不吝啬地提供一个“基准”的、效率较低的实现作为参照，然后逐步展示如何通过数据布局调整、线程块划分优化等一系列步骤，将性能提升数倍。这种“先破后立”的讲解方式极大地增强了读者的代入感和学习动力。此外，书中对编程模型演进历史的梳理也极其到位，它帮助我理解了为什么现在的工具链会是这个样子，而非仅仅停留在“现在就是这样”的表层认知上。对于希望从“代码实现者”跃升到“系统设计者”的专业人士来说，这本书提供了必要的历史纵深感和前瞻性视野。
评分原来是个论文集，东拉西扯的大杂烩，集市型的书,价值不大
评分要想在不支持OpenGL 2.0的机器上试验GLSL，也只有利用Chrome的WebGL了吧？？？
评分书已经有点老了，而且很多技术只是略略提到，话说没必要全彩印刷的啊，价格好贵
评分书已经有点老了，而且很多技术只是略略提到，话说没必要全彩印刷的啊，价格好贵
评分要想在不支持OpenGL 2.0的机器上试验GLSL，也只有利用Chrome的WebGL了吧？？？
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