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☆☆☆☆☆

出版者:Morgan Kaufmann

作者:Wen-mei W. Hwu

出品人:

页数:886

译者:

出版时间:(February 9, 2011)

价格:$67.45

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123849885

丛书系列:

图书标签:

GPU
并行
Computing
论文集
计算机科学
计算机
programming
Programming
GPU Computing
CUDA
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High-Performance Computing
Graphics Programming
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Emerald Edition
Optimization
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具体描述

Introduction

You are invited to contribute to GPU Computing Gems, a contribution-based book that will focus areas on practical techniques for GPU computing in some key focus areas:

· scientific simulation

· video and image processing including compression

· engineering simulation

· computer vision

· numerical algorithms

· signal processing and audio processing

· life sciences

· interactive physics simulation and AI for games and entertainment

· ray tracing and rendering

· parallel algorithms and data structures

· statistical modeling

· parallel programming and tools

· financial modeling

· miscellaneous topics including web-based computing, parallel programming tools, embedded robotics

· computer aided design / electronic design automation

Professor Wen-mei Hwu of the Department of Electrical and Computer Engineering in the University of Illinois, Urbana-Champaign is the Editor-in-Chief. Previous books in this series have been published by Addison-Wesley.

If you would like to contribute, please read through the following guidelines and send an e-mail to gcg1@easychair.org with your proposed article title as the subject line, and the required description in the e-mail body.

Proposal Guidelines

Each article proposal should account for the following information:

Article Subject. Your article can be about any topic related to applying GPU computing in useful and compelling ways in the above fields. The main requirement is that your article should have practical value for the GPU computing community. Because our goal is to provide a comprehensive set of authoritative and practical articles, we strongly suggest submitting techniques that have already been developed and tested.

Article Length. Articles should range from five to twenty pages of final formatted book pages. This requirement accounts for figures, code samples, and page layout, so there would be approximately 200 to 300 words per page. In some cases, we may accept articles that are shorter or longer than the suggested length, depending on their content. An article need not be long or complicated to be accepted. In fact, an idea that is simple and works well is more likely to be accepted than a complicated or difficult-to-explain concept, since simplicity will allow more people to implement and benefit from it.

Assistance from NVIDIA. NVIDIA and our publisher will help contributors by working with them to create their figures, as well as by providing copy editing and typesetting services.

Rights. You must have the right to publish your work, including any images, if it is accepted.

Proposal Content. Each e-mailed proposal should contain the article title in the subject line, and a concise article description in the e-mail body. We recommend that the description include references to attached screenshots that demonstrate the technique in action. You should also be able to provide a working program that demonstrates your technique. Complete source code is not necessarily required, though a self-contained example will be a plus.

Timeline. We are working to an aggressive schedule. The book will be published by the end of the year. Proposals will be due on Feb 28, 2010. If your proposal is accepted, we will contact you about the next steps in the process. Complete abstracts will be due in the first week of April, and acceptance decisions will be communicated by end April. You will have committed to writing a clear, concise, and informative article that will benefit GPU users in the GPU computing community. Complete manuscripts will be due in late May.

图书简介：并行计算的基石与前沿探索书名：（此处留空，以确保不包含原书名）聚焦领域：本书深入探讨了现代高性能计算（HPC）领域的核心议题，尤其侧重于通用图形处理器（GPGPU）架构的原理、优化实践及其在解决复杂科学与工程问题中的应用。它不仅为初学者构建了坚实的理论基础，更为资深开发者提供了迈向极致性能的进阶策略。第一部分：底层架构与编程模型本卷开篇，即对现代异构计算体系结构进行了详尽的解构。我们首先考察了中央处理器（CPU）与加速器（如NVIDIA GPU、AMD ROCm平台）之间的交互机制，明确了数据传输瓶颈与同步策略的必要性。书中详细阐述了并行计算的基本模型，包括SIMT（单指令、多线程）模型，并剖析了线程块（Block）、线程束（Warp/Wavefront）的组织结构。理解这些底层结构是编写高效代码的先决条件。随后，本书投入大量篇幅讲解了CUDA编程模型的精髓。我们不仅仅停留在函数调用层面，而是深入到内存层级结构的每一个细节：全局内存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory）、常量内存（Constant Memory）以及纹理/缓存（Texture/Cache）的特性、访问延迟与带宽限制。通过详尽的案例分析，读者将学会如何利用共享内存实现高效的数据重用，规避全局内存的合并访问（Coalescing）陷阱，从而将内存访问延迟降至最低。第二部分：算法的并行化与优化范式高性能计算的瓶颈往往在于算法本身的效率，而非仅仅是硬件的速度。本书的第二部分专注于将经典串行算法转化为高效的并行实现。矩阵运算的再思考：矩阵乘法（GEMM）作为HPC的基石，本书提供了从基础的直式实现到高度优化的多层级（Tiled）算法的演进路线图。重点讨论了如何利用共享内存实现数据的平铺（Tiling），以及如何通过适当的线程块划分，最大化硬件利用率。同时，对于稀疏矩阵的存储格式（如CSR、COO）及其在GPU上的高效迭代方法，也有深入的探讨。数据结构与并行扫描：针对前缀和（Prefix Sum/Scan）这一基础但关键的并行操作，本书详细对比了基于递归的经典算法与现代GPU友好的迭代优化版本。这部分内容对于构建更复杂的并行算法（如并行归约、并行排序）至关重要。流体动力学与物理模拟的挑战：针对计算流体力学（CFD）和分子动力学（MD）中常见的网格划分与邻域搜索问题，本书展示了如何利用空间划分技术（如BVH、八叉树）在GPU上实现高效的近邻查找，确保计算只在需要交互的元素之间发生。第三部分：性能调优与异构系统集成理论上的高效代码，必须经过严格的性能分析和调优才能真正发挥威力。本书提供了全套的性能诊断工具链使用指南，指导开发者如何准确识别“热点”（Hotspot）和“瓶颈”（Bottleneck）。剖析与度量：我们将详细介绍性能分析工具的使用，侧重于识别内存吞吐量限制、计算单元利用率不足（Occupancy low）以及同步开销过大的情况。学习如何读取硬件性能计数器（Hardware Counters）是本节的重中之重。高级内存优化：除了共享内存的应用，本书还探讨了常量内存的有效利用，以及纹理内存在特定数据访问模式下的优势。对于现代架构中引入的统一内存（Unified Memory）模型，本书区分了其便利性与潜在的性能陷阱，指导开发者何时应该手动管理数据迁移，何时可以信赖系统自动调度。异步并发与多设备管理：随着系统集成更多加速卡，管理任务流变得至关重要。本部分深入讲解了流（Streams）的概念，如何使用流来重叠计算（Kernel Execution）与数据传输（Host-to-Device/Device-to-Host），实现真正的异步并发。对于包含多个GPU的集群环境，本书还简要介绍了基于消息传递接口（MPI）与GPU Direct RDMA技术的混合编程模式，为规模化应用奠定基础。第四部分：面向未来的计算范式最后，本书展望了通用加速器在更广泛领域的潜力，并探讨了当前技术的局限性与前沿研究方向。机器学习加速的视角：虽然本书不专注于深度学习框架，但它剖析了卷积、池化等核心操作背后的并行化原理，帮助读者理解现有框架为何采用特定的优化策略。可重构计算与专用加速器：简要对比了通用GPU与FPGA、ASIC在特定领域的性能权衡，探讨了未来计算硬件异构化的趋势，以及软件栈如何适应这些不断演变的新型加速器。总结：本书旨在培养具备深度系统认知和卓越优化能力的并行计算工程师。通过严谨的理论讲解和大量的实践案例，读者将能够驾驭最前沿的硬件资源，将想法转化为运行速度极快的解决方案。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《GPU Computing Gems Emerald Edition》的阅读体验，是一种循序渐进、拨云见日的过程。这本书的结构安排非常合理，从GPU的基础架构入手，逐步深入到高级的并行编程技术和优化策略。我一直在从事需要进行大规模科学数据可视化的工作，而GPU的强大渲染能力是必不可少的。书中关于GPU上的光线追踪和路径追踪技术的讲解，让我耳目一新。它不仅介绍了这些高级渲染技术的算法原理，还详细阐述了如何在GPU上高效地实现它们，包括如何利用GPU的并行性来加速光线求交，如何使用内存层次结构来存储场景数据，以及如何处理复杂的着色和采样。我曾经在一个需要实时渲染复杂三维场景的项目中遇到了性能挑战，通过书中关于优化光线追踪的指导，我调整了我的场景数据结构和渲染管线，并成功地实现了流畅的实时渲染。此外，书中还讨论了如何利用GPU进行并行数据分析和处理，这对于我处理海量的科学仿真数据非常有帮助。它提供了一些实用的工具和技术，可以帮助我快速地从原始数据中提取有价值的信息。这本书的作者们展现了极高的专业素养和分享精神，为我提供了宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

如果你正在寻找一本能够让你深入理解GPU计算原理的书，《GPU Computing Gems Emerald Edition》绝对是一个不容错过的选择。这本书的优点在于它不仅仅是技术的堆砌，而是将理论与实践完美地结合起来。我一直在从事需要处理海量数据的图形渲染和科学模拟工作，而GPU正是完成这些任务的关键。这本书中的内容，尤其是关于如何优化GPU着色器（shader）性能的部分，让我受益匪浅。书中详细介绍了如何分析着色器代码中的瓶颈，例如过度依赖纹理采样、复杂的数学计算、不当的控制流以及低效的内存访问等，并提供了一系列有效的优化策略，如减少纹理查找次数、利用寄存器、避免分支预测失败、使用统一缓冲区（uniform buffer）等。我曾经在一个复杂的渲染场景中遇到了性能问题，通过书中提供的分析工具和优化技巧，我成功地定位了问题所在，并显著提升了渲染帧率。此外，书中关于并行数据处理的讨论也非常深入，它解释了如何将数据密集型任务分解成可以在GPU上并行执行的更小单元，以及如何有效地在这些单元之间进行数据同步。我尤其喜欢书中关于“数据局部性”的讲解，它强调了将数据尽可能地加载到GPU的缓存或共享内存中，以减少对慢速全局内存的访问。这种对底层细节的关注，使得这本书的价值远超一般的编程指南，它更像是一本GPU计算的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在高性能计算领域摸爬滚打的研究者，我一直在寻找能够深入理解GPU底层机制，并将其转化为高效计算应用的宝贵资源。《GPU Computing Gems Emerald Edition》这本书，就像是在我枯燥的理论海洋中发现的一座闪耀的宝石岛，它为我打开了一扇全新的大门。当我第一次翻开它的时候，我就被其严谨的学术风格和由浅入深的讲解所吸引。书中并非简单地罗列API调用，而是深入剖析了GPU的架构特点，例如其海量的并行处理单元、特殊的内存层级结构（如共享内存、全局内存、常量内存和纹理内存）以及线程束（warp）和线程块（thread block）的概念，并详细解释了这些特性如何影响计算性能。例如，在讨论并行模式设计时，书中通过具体的矩阵乘法、图像处理（如卷积）和数据排序等案例，生动地展示了如何根据GPU的并行特性来优化算法，如何利用共享内存减少全局内存的访问延迟，如何通过线程块划分来管理计算任务，以及如何处理线程同步和数据依赖。读到关于线程束调度和内存访问模式的部分，我仿佛看到了GPU内部的“高速运转”，理解了为什么某些看似微小的代码调整就能带来数量级的性能提升。作者们不仅分享了理论知识，更重要的是提供了大量经过实践检验的优化技巧和解决方案，这些都是在实际项目开发中非常宝贵的财富。书中关于代码性能剖析的章节，更是为我指明了定位瓶颈的清晰方向，让我能够更有效地识别和解决那些隐藏在代码深处的性能“毒瘤”。这本书让我从一个仅仅知道如何“使用”GPU的人，逐渐成长为一个能够“驾驭”GPU进行高效计算的工程师。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《GPU Computing Gems Emerald Edition》这本书的作者们拥有将复杂概念变得易于理解的神奇能力。作为一名在领域内有一定经验的开发者，我一直在寻找能够让我跳出“会用”阶段，真正做到“精通”GPU计算的资源。《GPU Computing Gems Emerald Edition》这本书的“内存模型和同步”章节，彻底改变了我对GPU内存管理的认知。它详细解释了全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存之间的区别、访问延迟以及它们在不同场景下的适用性。书中通过一些生动的例子，例如如何利用共享内存来构建高效的规约（reduction）操作，或者如何利用常量内存来存储不变的查询表，让我对GPU的内存层次结构有了更深入的理解。我曾经在一个需要对大量数据进行求和的计算任务中遇到了性能瓶颈，通过书中关于共享内存规约的讲解，我优化了我的内核代码，并显著提升了计算速度。此外，书中还深入探讨了GPU的同步机制，包括线程块内的`__syncthreads()`以及线程束内的隐式同步，并详细解释了这些同步机制如何影响程序的正确性和性能。这些深入的讲解，让我能够更自信地设计和编写高效、可靠的GPU程序，避免了许多常见的陷阱。

评分☆☆☆☆☆

《GPU Computing Gems Emerald Edition》不仅仅是一本技术书籍，更是一份深入探究GPU计算精髓的路线图。我一直在为大型科学仿真项目开发高性能计算解决方案，而GPU的强大并行能力是我不可或缺的工具。《GPU Computing Gems Emerald Edition》书中关于数值线性代数在GPU上的优化实现，对我来说是尤为重要的一部分。例如，书中详细介绍了如何利用cuBLAS库来高效地执行矩阵向量乘法、矩阵矩阵乘法等基本运算，并且深入分析了这些库的底层实现细节，包括如何利用GPU的并行性和内存层次结构来达到最佳性能。我还特别关注了书中关于如何将自定义的数值算法（如迭代求解器、稀疏矩阵运算等）映射到GPU上的讨论。书中提供了许多实用的技巧，例如如何设计合适的数据结构来提高内存访问的局部性，如何利用共享内存来加速迭代计算，以及如何处理线程同步和数据依赖。我曾经在一个解决大规模偏微分方程的仿真项目中遇到了性能瓶颈，通过书中关于稀疏矩阵向量乘法GPU优化的指导，我改进了我的数据存储方式和计算内核，最终获得了显著的性能提升。这本书的讲解风格严谨而又富有启发性，它鼓励读者去思考“为什么”以及“如何”，而不是仅仅停留在“是什么”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名致力于AI模型训练和推理的工程师，《GPU Computing Gems Emerald Edition》无疑是我的重要参考书之一。这本书的价值在于它能够帮助我理解和优化深度学习模型在GPU上的运行效率。书中关于矩阵运算优化的部分，对我来说是至关重要的。它详细阐述了如何利用cuBLAS和cuDNN等高性能库来高效地执行卷积、全连接层等操作，并深入分析了这些库的底层实现，例如如何利用矩阵分块、共享内存和寄存器来最大化GPU的计算吞吐量。我曾经在一个复杂的卷积神经网络（CNN）模型训练中遇到了计算效率的问题，通过书中关于如何优化卷积操作的指导，我调整了我的数据布局和计算内核，并成功地提升了训练速度。此外，书中还讨论了如何利用GPU进行数据并行和模型并行来加速大规模深度学习模型的训练，这对于我处理动辄上亿参数的模型至关重要。它详细介绍了数据并行的方法，即如何将模型复制到多个GPU上，并将训练数据分割到不同的GPU上进行并行训练，以及如何有效地进行梯度同步。这本书的内容不仅讲解了技术，更传递了一种解决问题的思维方式，让我能够不断地探索和优化GPU上的AI计算。

评分☆☆☆☆☆

《GPU Computing Gems Emerald Edition》这本书给我最大的感受是，它不仅提供了“如何做”，更重要的是教会了“为什么这样做”。我一直从事需要处理海量几何数据和进行复杂物理仿真的工作，而GPU在这方面扮演着至关重要的角色。书中关于GPU上并行算法设计的详细讨论，尤其是在处理“不规则”数据结构和“动态”计算图时，让我受益匪浅。它提供了一系列针对这些复杂场景的优化策略，例如如何使用稀疏数据结构来存储不规则数据，如何利用指针追踪来处理动态计算图，以及如何使用一些特殊的核函数来加速这些操作。我曾经在一个需要模拟复杂流体动力学过程的项目中遇到了性能瓶颈，通过书中关于优化不规则数据处理的指导，我改进了我的数据存储方式和计算内核，并成功地提升了仿真速度。此外，书中还讨论了如何利用GPU的强大计算能力来进行机器学习模型的训练和推理，并且提供了一些关于如何将模型部署到GPU上的实用建议。它详细介绍了如何利用ONNX Runtime和TensorRT等工具来优化和加速深度学习模型的推理过程。这本书的作者们用严谨的逻辑和丰富的实例，为我构建了一个完整的GPU计算知识体系，让我能够更自信地应对各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《GPU Computing Gems Emerald Edition》是一本能够让你真正“看见”GPU内部运作的书。这本书的独特之处在于它从硬件层面出发，详细解析了GPU的并行计算模型和内存体系结构。我一直在从事图形学和计算机视觉领域的研究，而GPU是这些领域的核心计算平台。书中关于纹理映射和采样优化，以及如何利用GPU的纹理单元来加速数据查找和计算的章节，对我来说非常实用。它不仅解释了纹理采样的工作原理，还提供了如何通过选择合适的纹理格式、过滤模式以及优化采样顺序来提高性能的技巧。我曾经在一个需要进行大规模图像特征提取的应用中遇到了内存带宽的瓶颈，通过书中关于纹理缓存和数据预取策略的讲解，我调整了我的图像数据加载方式，并显著提升了处理速度。此外，书中还深入探讨了GPU的计算着色器（compute shader）在通用计算中的应用，并提供了如何利用计算着色器来并行处理各种数据密集型任务的实例。这些内容极大地拓宽了我的思路，让我看到了GPU在传统图形渲染之外的巨大潜力。这本书的作者们以一种非常系统和透彻的方式，揭示了GPU计算的内在规律，让我能够更深入地理解和掌握这项技术。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《GPU Computing Gems Emerald Edition》是一本能够切实提升GPU计算技能的实操指南。这本书最让我印象深刻的是其丰富的案例研究，这些案例覆盖了从科学计算到机器学习的广泛领域，并且每一个案例都配有详细的代码实现和性能分析。我尤其欣赏书中关于如何将经典算法（如快速傅里叶变换、快速排序、蒙特卡洛模拟等）映射到GPU架构上的详细步骤。书中并没有止步于讲解算法本身，而是深入探讨了在GPU上实现这些算法时可能遇到的挑战，例如内存带宽的限制、线程同步的开销、数据布局的优化等，并提供了相应的解决方案。例如，在讲解FFT的GPU实现时，书中详细阐述了如何利用层级并行（hierarchy of parallelism）来管理线程块和线程，如何使用共享内存来加速蝶式运算，以及如何通过巧妙的数据重排来优化全局内存访问。这些讲解不仅逻辑清晰，而且具有很强的指导意义。我还特别关注了书中关于GPU内存管理的部分，它详细解释了不同类型GPU内存的特点、访问延迟以及如何根据具体应用场景选择合适的内存类型，并且提供了如何有效地分配和释放GPU内存的策略，这对于避免内存泄漏和提高内存使用效率至关重要。此外，书中还介绍了一些高级的GPU计算技术，例如使用CUDA流（streams）来重叠计算和数据传输，以及利用cuDNN和cuBLAS等高性能库来加速深度学习和线性代数运算。这些内容极大地拓宽了我的视野，并为我解决实际问题提供了更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对GPU架构演进和并行编程模型感兴趣的学习者，《GPU Computing Gems Emerald Edition》提供了一个非常宝贵的视角。这本书的作者们显然对GPU的内部工作原理有着深刻的理解，并且能够清晰地将其传达给读者。我尤其欣赏书中关于多GPU协同计算的部分，它详细讨论了如何通过PCIe总线有效地在多个GPU之间传输数据，以及如何利用MPI（Message Passing Interface）或NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）等库来实现跨GPU的并行计算。书中通过一些实际的应用案例，例如大规模的N体模拟或高性能数据分析，展示了如何将计算任务分配到多个GPU上，以及如何有效地管理和同步这些GPU的计算过程。这些内容对于构建大型并行计算系统至关重要。此外，书中还对GPU的指令集和硬件特性进行了深入的探讨，这对于理解GPU性能优化的底层原因非常有帮助。例如，它解释了SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型的工作方式，以及线程束（warp）内的同步和执行流程如何影响整体性能。通过理解这些细节，我可以更准确地预测代码的执行效率，并做出更明智的优化决策。这本书的内容不仅仅局限于CUDA，还触及了OpenCL等其他并行计算框架，这使得它具有更广泛的适用性。

评分☆☆☆☆☆