大规模并行处理器编程实战

出版者:清华大学出版社

作者:科克(David B. Kirk)

页数:211

译者:陈曙晖

出版时间:2010-9

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302237006

具体描述

《大规模并行处理器编程实战》介绍了学生和专业人员都适合的并行编程与gpu体系结构的基本概念，详细剖析了编写并行程序所需的各种技术，用案例研究说明了并行程序设计的整个开发过程，即从计算思想开始，直到最终实现高效可行的并行程序。《大规模并行处理器编程实战》特色:介绍了计算思想，可以使读者能够在实现高性能并行计算的基础上来考虑和解决问题。如何使用cuda（统一计算设备架构），cuda是nvidia公司专门为大规模并行环境创建的软件开发工具。如何使用cuda编程模型和opencl同时实现高性能和高可靠性。

目录信息

第1章 引言 1
1.1 gpu与并行计算机 2
1.2 现代gpu的体系结构 7
1.3 为什么需要更高的速度和并行化 8
1.4 并行编程语言与模型 11
1.5 综合目标 12
1.6 本书的组织结构 13
第2章 gpu计算的发展历程 17
2.1 图形流水线的发展 18
2.1.1 固定功能的图形流水线时代 18
2.1.2 可编程实时图形流水线的发展 21
2.1.3 图形与计算结合的处理器 23
2.1.4 gpu：一个中间步骤 25
2.2 gpu计算 26
2.2.1 可扩展的gpu 27
2.2.2 发展近况 27
2.3 未来发展趋势 28
第3章 cuda简介 31
3.1 数据并行性 32
3.2 cuda的程序结构 33
.3.3 矩阵乘法示例 34
3.4 设备存储器与数据传输 37
3.5 kernel函数与线程 41
3.6 小结 45
3.6.1 函数声明 45
3.6.2 启动kernel函数 46
3.6.3 预定义变量 46
3.6.4 运行时api 46
第4章 cuda线程 49
4.1 cuda线程组织结构 50
4.2 使用blockidx和threadidx 54
4.3 同步与透明可扩展性 58
4.4 线程分配 59
4.5 线程调度和容许延时 60
4.6 小结 62
4.7 习题 63
第5章 cuda存储器模型 65
5.1 存储器访问效率的重要性 66
5.2 cuda设备存储器的类型 67
5.3 减少全局存储器流量的策略 70
5.4 存储器——限制并行性的一个因素 76
5.5 小结 77
5.6 习题 78
第6章 性能优化 79
6.1 更多关于线程执行的问题 80
6.2 全局存储器的带宽 86
6.3 sm资源的动态划分 93
6.4 数据预取 95
6.5 指令混合 97
6.6 线程粒度 98
6.7 可度量的性能和小结 99
6.8 习题 100
第7章 浮点运算 105
7.1 浮点格式 106
7.1.1 m的规范化表示 106
7.1.2 e的余码表示 107
7.2 能表示的数 109
7.3 特殊的位模式与精度 113
7.4 算术运算的准确度和舍入 114
7.5 算法的优化 114
7.6 小结 115
7.7 习题 116
第8章 应用案例研究：高级mri重构 117
8.1 应用背景 118
8.2 迭代重构 120
8.3 计算fhd 123
8.4 最终评估 139
8.5 习题 142
第9章 应用案例研究：分子可视化和分析 143
9.1 应用背景 144
9.2 kernel函数简单的实现方案 145
9.3 指令执行效率 149
9.4 存储器合并 151
9.5 附加性能比较 154
9.6 采用多gpu 156
9.7 习题 157
第10章 并行编程和计算思想 159
10.1 并行编程的目标 160
10.2 问题分解 161
10.3 算法选择 163
10.4 计算思想 168
10.5 习题 169
第11章 opencl简介 171
11.1 背景 172
11.2 数据并行性模型 173
11.3 设备的体系结构 175
11.4 kernel函数 176
11.5 设备管理和启动kernel 177
11.6 opencl中的静电势图谱 179
11.7 小结 183
11.8 习题 184
第12章 结论与展望 185
12.1 重申目标 186
12.2 存储器体系结构的演变 187
12.2.1 大型虚拟和物理地址空间 187
12.2.2 统一的设备存储空间 188
12.2.3 可配置的缓存和暂时存储器 188
12.2.4 提高原子操作的速度 189
12.2.5 提高全局存储器的访问速度 189
12.3 kernel函数执行控制过程的演变 190
12.3.1 kernel函数内部的函数调用 190
12.3.2 kernel函数中的异常处理 190
12.3.3 多个kernel函数的同步执行 191
12.3.4 可中断的kernel函数 191
12.4 内核的性能 191
12.4.1 双精度的速度 191
12.4.2 提高控制流的效率 192
12.5 编程环境 192
12.6 美好前景 193
附录a 矩阵乘法主机版的源代码 195
附录b gpu的计算能力 207
· · · · · · (收起)

读后感

GPU编程，读不多，其实最后还是要和nvidia的官方文档结合。但是这本书从硬件和软件结合方面讲解，同时结合和对比了CPU编程的思想，再加上作者本人在网上课堂结合本书做了讲解，因此，结合视频、书，觉得讲解的还是很清晰。当然，如今网络社会，不懂得再google一下，GPU编程的软...  

适合初中级读者。 比较喜欢书的整体结构和安排，比较注重并行处理思想的贯穿。 在每章节都有一些核心思想的深入，比如延迟隐藏技术，内存使用方面 有详细的讲解。 不足之处是设计内容比较广泛，因此基本每章的内存都是点到为止，没有具体的深入分析。 后面的几个实例还是...

GPU编程，读不多，其实最后还是要和nvidia的官方文档结合。但是这本书从硬件和软件结合方面讲解，同时结合和对比了CPU编程的思想，再加上作者本人在网上课堂结合本书做了讲解，因此，结合视频、书，觉得讲解的还是很清晰。当然，如今网络社会，不懂得再google一下，GPU编程的软...  

GPU编程，读不多，其实最后还是要和nvidia的官方文档结合。但是这本书从硬件和软件结合方面讲解，同时结合和对比了CPU编程的思想，再加上作者本人在网上课堂结合本书做了讲解，因此，结合视频、书，觉得讲解的还是很清晰。当然，如今网络社会，不懂得再google一下，GPU编程的软...  

用户评价

这本书的叙事风格有一种独特的、近乎诗意的严谨。它不像许多技术书籍那样干巴巴地罗列事实，而是用一种更具说服力的方式，引导读者去欣赏并行计算的内在美感。从开篇对计算范式的历史回顾，到对未来发展趋势的展望，作者的笔触流畅而充满洞察力。我特别欣赏书中对“并行思维”的培养强调。它不仅仅是教你如何使用某个API或框架，而是试图重塑你对问题分解和任务调度的认知结构。这种高屋建瓴的视角，让我开始以更宏观的眼光去看待复杂的计算任务。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了一门编程技术，更像是领悟了一种全新的解决问题的哲学。它对于培养那些具有创新精神和系统思维的架构师来说，具有不可估量的启发作用。

我最近一直在寻找一本能帮助我团队从传统多线程编程过渡到高效异构并行计算的参考资料。这本书的结构设计非常巧妙，它非常注重上下文的衔接。对于那些对并行计算略有概念，但尚未形成系统知识体系的读者来说，这本书简直是最好的桥梁。它没有跳过任何关键的过渡点，确保读者在进入更复杂的章节前，已经牢固掌握了前置知识。我尤其注意到，书中对并行编程中的常见陷阱和反模式进行了详细的剖析和警示，这对于避免团队在实践中走弯路至关重要。这些“避坑指南”比单纯的“如何做”更有价值，因为它们直接关系到项目的稳定性和可维护性。总而言之，这是一本全面覆盖、逻辑严密、且极具实战指导意义的著作，对于提升团队整体的技术栈水平，无疑是极佳的投资。

这本关于大规模并行处理器编程的书籍，从我一个初学者到资深开发者的视角来看，可以说是打开了我对高性能计算世界的一扇窗。我之前总觉得那些前沿的并行计算技术离我很遥远，直到我接触到这本书，才发现原来很多看似复杂的概念，通过清晰的逻辑和生动的案例，是可以被逐步理解和掌握的。书中对底层硬件架构的剖析非常到位，不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，这对于建立扎实的理论基础至关重要。比如，在讲解内存访问模式和数据局部性的时候，作者没有停留在概念层面，而是通过对比不同算法在GPU上的执行效率差异，直观地展示了优化策略的重要性。我特别喜欢它那种由浅入深，层层递进的叙事方式，每一次阅读都能有新的启发。它不是那种堆砌术语的教科书，而是像一位经验丰富的导师，在引导你一步步跨越技术难关。对于希望深入理解并行计算，并能将其应用于实际项目中的工程师来说，这本书无疑是一份宝贵的参考资料。

我是一个偏爱通过实践来学习的“动手派”，以往看的很多技术书籍都因为理论过于抽象而束之高阁。这本书的成功之处在于，它完美地平衡了理论与实践的比例。书中大量的代码示例和对应的性能分析，简直是我的救命稻草。我完全可以跟着书中的步骤，搭建起自己的测试环境，然后亲手运行那些算法，观察它们的表现，并尝试自己动手进行微调。这种即时反馈的学习过程，极大地提高了我的学习效率和对知识的掌握程度。特别是关于如何针对特定硬件特性进行代码重构的那一部分，描述得细致入微，让我明白即便是微小的代码变动，在并行计算领域也可能带来数量级的性能差异。对于那些希望将并行编程从“纸上谈兵”转化为“实战技能”的工程师而言，这本书提供的实践指导价值无可替代。它让你真切地感受到每一次优化带来的效能提升，那种成就感是无以复有的。

坦白说，作为一名有着多年嵌入式系统开发经验的老兵，我阅读这类偏向于前沿计算的书籍时，往往会带着一种审视的眼光。这本书在技术深度上确实没有让我失望。它对并行编程模型，尤其是现代异构计算环境下的编程范式，进行了非常深入的探讨。我个人对其中关于线程同步和数据一致性处理的章节印象尤为深刻，作者在阐述这些复杂问题时，展现出极高的专业水准和严谨的逻辑。书中不仅涉及了基础的并行化技巧，还探讨了更高级的性能调优策略，例如指令级并行、流水线优化以及不同计算资源间的通信开销管理。这些内容对于我们这类需要榨干每一丝计算能力的专业人士来说，简直是量身定制的。虽然某些章节的数学推导略显密集，但正是这种对底层机制的深究，才使得最终的编程实践有了坚实的理论后盾。总的来说，这是一本能够真正提升开发者硬实力的技术宝典，绝非泛泛而谈的入门读物。

清晰

对GPU并行编程的玩法有了初步了解，通晓了kernel函数、块、线程等这些概念，对GPU的体系结构和存储模型也基本了解（device、SM、SP、全局存储器、共享存储器等），对编程优化也给了一些基本方法（并行分解、优化全局存储访问、块划分等），跳过很多细节，不得不佩服搞并行算法优化的人，真的太牛了。

读研的时候因为要做图像的并行处理，通读过这本书。怎么说呢，书的作者之一是台湾CUDA大牛，写得必然不差，但相比于nvidia官方开发文档并没有什么独特之处，因此，这本书个人不推荐，还不如直接看官方文档清晰明了。

我的CUDA入门读物

对GPU并行编程的玩法有了初步了解，通晓了kernel函数、块、线程等这些概念，对GPU的体系结构和存储模型也基本了解（device、SM、SP、全局存储器、共享存储器等），对编程优化也给了一些基本方法（并行分解、优化全局存储访问、块划分等），跳过很多细节，不得不佩服搞并行算法优化的人，真的太牛了。