GPU高性能编程CUDA实战 在线电子书 图书标签: CUDA GPU 并行计算 CUDA入门 计算机 编程 计算机科学 Programming
发表于2025-01-31
GPU高性能编程CUDA实战 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2025
由浅入深 结尾还给了补充的学习材料 非常贴心
评分很好的入门书
评分不适合入门,也不适合进阶
评分适合初次接触CUDA的人阅读。内容浅显易懂,由浅入深地介绍了如何使用CUDA C进行并行编程,但本书没有涉及GPU硬件架构等深层的内容。
评分上手容易
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。
UDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时,CUDA架构能充分发挥GPU的强大计算功能。《GPU高性能编程CUDA实战》首先介绍了CUDA架构的应用背景,并给出了如何配置CUDA C的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了CUDA C的基本语法和使用模式。通过学习本书,读者可以清楚了解CUDA C中每个功能的适用场合,并编写出高性能的CUDA软件。
《GPU高性能编程CUDA实战》适合具备C或者C++知识的应用程序开发人员、数值计算库开发人员等,也可以作为学习并行计算的学生和教师的教辅。
这本书很浅。应付三流老师的课程还好,剩下就没大用了。 大规模并行最粗糙可以分两个方向,架构,并行算法。这本书丝毫没有提到GPU架构的问题。算法同样没有。用了整篇的书show你怎么写code。 详细的Intro确实是好,但读完这本书就觉得自己懂得CUDA了还远呢。译者翻译名字的...
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。
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评分10行不到的程序有100多处错误,这是几何级增加的错误在并行增长.....................................................................................................................................................
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