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大规模并行处理器编程实战(第2版)

   ACM SIGGRAPH计算机图形成就奖得主、美国国家工程院院士、NVIDIA院士、CUDA技术的创始人之一David B. Kirk最新作品,全面更新了并行编程方法和技术的内容,掌握并行计算思维和并行编程技巧,本书就“购”了

目录


第1章  引言 1
1.1  异构并行计算 2
1.2  现代GPU的体系结构 6
1.3  为什么需要更高的速度和并行化 8
1.4  应用程序的加速 9
1.5  并行编程语言和模型 11
1.6  本书的总体目标 12
1.7  本书的组织结构 13
参考文献 16
第2章  GPU计算的发展历程 19
2.1  图形流水线的发展 19
2.1.1  固定功能的图形流水线时代 20
2.1.2  可编程实时图形流水线的发展 23
2.1.3  图形与计算结合的处理器 25
2.2  GPGPU:一个中间步骤 27
2.3  GPU计算 28
2.3.1  可扩展的GPU 29
2.3.2  发展近况 29
2.3.3  未来发展趋势 30
参考文献与课外阅读 30
第3章  CUDA简介 35
3.1  数据并行性 36
3.2  CUDA的程序结构 37
3.3  向量加法kernel函数 39
3.4  设备全局存储器与数据传输 41
3.5  kernel函数与线程 46
3.6  小结 50
3.6.1  函数声明 50
3.6.2  启动kernel函数 50
3.6.3  预定义变量 51
3.6.4  运行时API 51
3.7  习题 51
参考文献 53
第4章  数据并行执行模型 55
4.1  CUDA的线程组织 56
4.2  线程与多维数据的映射 59
4.3  矩阵乘法——一个更加复杂的kernel函数 65
4.4  线程同步和透明的可扩展性 70
4.5  线程块的资源分配 73
4.6  查询设备属性 74
4.7  线程调度和容许时延 75
4.8  小结 78
4.9  习题 79
第5章  CUDA存储器 81
5.1  存储器访问效率的重要性 82
5.2  CUDA设备存储器的类型 83
5.3  减少全局存储器流量的一种策略 89
5.4  分块矩阵乘法的kernel函数 93
5.5  存储器——限制并行性的一个因素 98
5.6  小结 100
5.7  习题 101
第6章  性能优化 103
6.1  WARP和线程执行 104
6.2  全局存储器的带宽 111
6.3  执行资源的动态划分 118
6.4  指令混合和线程粒度 120
6.5  小结 121
6.6  习题 121
参考文献 124
第7章  浮点运算 127
7.1  浮点格式 128
7.1.1  M的规范化表示 128
7.1.2  E的余码表示 129
7.2  能表示的数 130
7.3  特殊的位模式与IEEE格式中的精度 134
7.4  算术运算的准确度和舍入 135
7.5  算法的优化 136
7.6  数值稳定性 137
7.7  小结 141
7.8  习题 141
参考文献 142
第8章  并行模式:卷积 143
8.1  背景 144
8.2  一个基本算法:一维并行卷积 148
8.3  常数存储器和高速缓存 149
8.4  使用光环元素的分块一维卷积 153
8.5  一个更简单的分块一维卷积——通用高速缓存 158
8.6  小结 160
8.7  习题 161
第9章  并行模式:前缀和 163
9.1  背景 164
9.2  简单并行扫描 165
9.3  考虑工作效率 169
9.4  工作高效的并行扫描 170
9.5  任意输入长度的并行扫描 174
9.6  小结 177
9.7  习题 177
参考文献 178
第10章  并行模式:稀疏矩阵-向量乘法 179
10.1  背景 180
10.2  使用CSR格式的并行SpMV 183
10.3  填充与转置 184
10.4  用混合方法来控制填充 186
10.5  通过排序和划分来规则化 189
10.6  小结 191
10.7  习题 191
参考文献 192
第11章  应用案例研究:高级MRI重构 193
11.1  应用背景 194
11.2  迭代重构 197
11.3  计算FHD 198
11.4  最终评估 214
11.5  习题 217
参考文献 218
第12章  应用案例研究:分子可视化和分析 219
12.1  应用背景 220
12.2  kernel函数简单的实现方案 221
12.3  线程粒度调节 225
12.4  存储器合并 227
12.5  小结 230
12.6  习题 231
参考文献 232
第13章  并行编程和计算思想 233
13.1  并行计算的目标 234
13.2  问题分解 235
13.3  算法选择 238
13.4  计算思想 243
13.5  小结 244
13.6  习题 244
参考文献 244
第14章  OpenCL简介 245
14.1  背景 246
14.2  数据并行性模型 247
14.3  设备的体系结构 249
14.4  kernel函数 250
14.5  设备管理和启动kernel 251
14.6  OpenCL中的静电势图谱 254
14.7  小结 258
14.8  习题 258
参考文献 259
第15章  OpenACC并行编程 261
15.1  OpenACC与CUDA C的比较 261
15.2  执行模型 263
15.3  存储器模型 265
15.4  基本的OpenACC程序 266
15.4.1  并行构造 266
15.4.2  循环构造 267
15.4.3  kernels构造 272
15.4.4  数据管理 275
15.4.5  数据构造 276
15.4.6  异步计算和数据传输 278
15.5  OpenACC的发展方向 279
15.6  习题 280
第16章  Thrust:一个面向效率的CUDA编程库 281
16.1  背景简介 282
16.2  动机 284
16.3  Thrust的基本特性 284
16.3.1  迭代器和内存空间 286
16.3.2  互操作性 286
16.4  泛型编程 288
16.5  抽象的益处 290
16.5.1  编程效率 290
16.5.2  鲁棒性 291
16.5.3  真实性能 291
16.6  最佳范例 293
16.6.1  融合 293
16.6.2  数组结构体 294
16.6.3  隐式范围 296
16.7  习题 297
参考文献 298
第17章  CUDA FORTRAN 299
17.1  CUDA FORTRAN和CUDA C的区别 300
17.2  第一个CUDA FORTRAN程序 301
17.3  CUDA FORTRAN中的多维数组 303
17.4  用通用接口重载主机/设备端例程 304
17.5  通过iso_c_binding调用CUDA C 307
17.6  kernel循环指令和归约操作 309
17.7  动态共享存储器 310
17.8  异步数据传输 311
17.9  编译和性能剖析 316
17.10  在CUDA FORTRAN中调用Thrust 317
17.11  习题 321
第18章  C++ AMP简介 323
18.1  C++ AMP核心特性 324
18.2  C++ AMP执行模式详解 329
18.2.1  显式和隐式的数据复制 330
18.2.2  异步操作 331
18.2.3  本节小结 333
18.3  加速器管理 333
18.4  分块执行 335
18.5  C++ AMP图形特性 338
18.6  小结 340
18.7  习题 341
第19章  异构集群编程 343
19.1  背景简介 344
19.2  运行示例 344
19.3  MPI基础 346
19.4  MPI点对点通信模型 348
19.5  重叠计算和通信 355
19.6  MPI集合通信模型 362
19.7  小结 363
19.8  习题 363
参考文献 364
第20章  CUDA动态并行 365
20.1  背景 366
20.2  动态并行简介 367
20.3  重要细节 368
20.3.1  启动环境变量设置 369
20.3.2  API错误和启动失败 369
20.3.3  事件 369
20.3.4  流 369
20.3.5  同步范围 370
20.4  内存可见性 371
20.4.1  全局内存 371
20.4.2  零拷贝内存 371
20.4.3  常量内存 371
20.4.4  局部内存 371
20.4.5  共享内存 372
20.4.6  纹理内存 372
20.5  一个简单示例 373
20.6  运行时限制 376
20.6.1  内存占用 376
20.6.2  嵌套深度 376
20.6.3  内存分配和生存周期 376
20.6.4  ECC错误 377
20.6.5  流 377
20.6.6  事件 377
20.6.7  启动池 377
20.7  一个更复杂的示例 378
20.7.1  线性贝塞尔曲线 378
20.7.2  二次贝塞尔曲线 378
20.7.3  贝塞尔曲线计算(非动态并行版本) 378
20.7.4  贝塞尔曲线计算(使用动态并行) 381
20.8  小结 384
参考文献 384
第21章  结论与展望 385
21.1  重点回顾 385
21.2  存储器模型的演变 386
21.2.1  大型虚拟和物理地址空间 386
21.2.2  统一的设备存储空间 388
21.2.3  可配置的缓存和暂时存储器 388
21.2.4  提高原子操作的速度 389
21.2.5  提高全局内存的访问速度 389
21.3  kernel函数执行控制过程的演变 389
21.3.1  kernel函数内部的函数调用 389
21.3.2  kernel函数中的异常处理 390
21.3.3  多个kernel函数的同步执行 390
21.3.4  可中断的kernel函数 391
21.4  内核的性能 391
21.4.1  双精度的速度 391
21.4.2  更好的控制流效率 392
21.5  编程环境 392
21.6  美好前景 392
参考文献 393
附录A  矩阵乘法主机版的源代码 395
附录B  GPU的计算能力 407

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