GPU并行编程这本书，详细剖析了GPU 的运算机制，让读者升入理解GPU计算的内核，以及提升运算速度的有效方法。对于算法研究人员，是不可多得的资料。
2022-09-27 16:09:25
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该手册翻译自Miguel Hermanns 的《Parallel Programming in Fortran 95 using OpenMP》，介绍了OpenMP v1.1 和 v2.0 的部分内容。资料较老，内容不多，可作为入门读物。
2022-09-19 14:08:16
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CUDA并行程序设计：GPU编程指南共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制，深入理解串行与并行程序，以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构，以实现优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程，并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制，并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的CPU和GPU协同，并介绍多个CPU/GPU编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多GPU。第9章详述CUDA编程性能限制因素、分析CUDA代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于GPU的系统。第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。
2022-04-27 16:52:21
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