大规模并行处理器程序设计(英文版·原书第4版)
第4版重要更新： ·增加关于CUDA的新内容，包括较新的库，如CUDNN。 ·新增关于常用并行模式（模板、归约、排序）的章节，并对之前的章节（卷积、直方图、稀疏矩阵、图遍历、深度学习）进行了全面更新。 ·新增一章专门讨论GPU架构，包含Ampere等新的架构示例。 ·优化关于问题分解策略和性能方面的讨论，增加新的优化检查清单。
目录
●Foreword
Preface
Acknowledgments
CHAPTER 1 Introduction
1.1 Heterogeneous parallel computing
1.2 Why more speed or parallelism？
1.3 Speeding up real applications
1.4 Challenges in parallel programming
1.5 Related parallel programming interfaces
1.6 Overarching goals
1.7 Organization of the book
References
Part I Fundamental Concepts
CHAPTER 2 Heterogeneous data parallel computing
With special contribution from David Luebke
2.1 Data parallelism
2.2 CUDA C program structure
2.3 A vector additionkernel
2.4 Device global memory and data transfer
2.5 Kernel functions and threading
2.6 Calling kernel functions
……
内容介绍
本书内容简洁、直观、实用，强调计算思维能力和并行编程技巧。本书主要分为四个部分：第一部分介绍异构并行计算编程的基础概念，包括数据并行化、GPU架构、CUDA编程及程序性能优化方法等内容；第二部分介绍并行模式，包括卷积、模板、并行直方图、归约、前缀和、归并等内容；第三部分介绍高级模式及应用，包括排序、稀疏矩阵计算、图遍历、深度学习、迭代式磁共振成像重建、静电势能图和计算思维等内容；第四部分介绍高级编程实践，包括异构计算集群编程、CUDA动态并行化等内容。本书不仅适合高等院校计算机相关专业的学生学习，也适合并行计算领域的技术人员参考。
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