这本书的经典就不用多说了，我觉得写的很好，特别是写体绘制的那部分讲的非常易懂，自己手动添加的书签，花了好长时间，要分比较高，不喜勿下

CUDA并行程序设计 GPU编程指南-中文英文高清完整版（各500+页）

GPU（graphicalprocessingunit）是显卡内用于图形处理的器件。和CPU相比，CPU是串行执行，而GPU是多个核并行执行。GPU是一个高性能的多核处理器，有很高的计算速度和数据吞吐率。在GPU上的运算能获得相对于CPU而言很高的加速比。第一、第二代GPU出现的时候，GPU不是可编程的[4]。当第三代GPU出现的时候，GPU开始用于图形编程，研究者们给GPU烧制程序，进行图像处理。GPU的并行流处理能力吸引了并行计算的研究者，研究者们借助图形编程的概念，把计算操作转化成图形纹理操作。这个时候GPU计算，需要对图形概念有比较深的了解，编程比较复杂。第四代GPU以NVIDIA

CUDA Programming，中文名：CUDA并行程序设计-GPU编程指南 2014年 含书签，高清。

使用Python和CUDA进行动手GPU编程 这是Packt发布的《 进行的代码库。 探索使用CUDA的高性能并行计算 这本书是关于什么的？ 使用Python和CUDA进行动手GPU编程必将步入正轨：您将首先学习如何应用阿姆达尔定律，使用代码分析器来识别Python代码中的瓶颈，并设置合适的GPU编程环境。 然后，您将看到如何“查询” GPU的功能以及如何在GPU自身的内存之间来回复制数据数组。 本书涵盖以下激动人心的功能： 直接从Python启动GPU代码 编写有效，高效的GPU内核和设备功能 使用诸如cuFFT，cuBLAS和cuSolver之类的库 使用Nsight和Visual Profiler调试和分析代码 将GPU编程应用于数据科学问题 从头开始构建基于GPU的深度神经网络 探索高级GPU硬件功能，例如经线改组 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代

GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人.pdfGPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人.pdfGPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人.pdf

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。

GPU 编程 CUDA方法，清华大学并行编程课件。

《GPU高性能运算之CUDA》是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书，对于学习高性能的同学是不可多得的教材。

深度解析GPU的架构、系统软件、编程环境，以及CUDA编程各方面的知识和各种优化技术，包含大量实用代码示例，是并行程序开发领域最有影响力的著作之一。