CUDA 编程：基础与实践_樊哲勇1

CUDA 编程：基础与实践 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA公司推出的编程模型，用于利用GPU（Graphics Processing Unit）的强大计算能力来执行并行计算任务。CUDA编程是实现高性能计算的重要手段，特别是在科学计算、数据分析、机器学习等领域有着广泛应用。 本书《CUDA 编程：基础与实践》由樊哲勇著，旨在通过实例系统地介绍CUDA编程的基础知识和技术。书中分为三个部分： 1. **基础知识**：前12章主要针对初学者，通过一系列简短的示例来引导读者理解CUDA编程的核心概念。这些章节涵盖了GPU硬件结构，CUDA软件开发工具的使用，如CUDA SDK和nvcc编译器。第1章介绍了GPU的基本工作原理和CUDA编程环境。第2章至第4章讲解了CUDA线程组织、程序框架和错误处理机制。第5章探讨了如何实现GPU加速的关键因素，如数据局部性和计算并行度。接着，第6章至第8章详细阐述了CUDA的内存系统，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存的使用。第9章介绍了原子操作，这是在并行环境中实现同步和数据一致性的重要工具。第10章讲解了线程束内的基本函数，如同步和同步屏障。第11章和第12章分别讨论了CUDA流和统一内存，前者用于提高并发执行的效率，后者简化了主机与设备间的数据管理。 2. **实践应用**：第13章通过一个具体的分子动力学模拟程序，综合运用前面章节的知识，让读者体验完整的CUDA项目开发过程。这一章不仅加深了对CUDA编程的理解，也展示了CUDA在实际问题解决中的应用。 3. **CUDA库的使用**：第14章介绍了几个常用的CUDA库，包括Thrust、cuBLAS、cuSolver和cuRAND。这些库提供了高级接口，简化了矩阵运算、线性方程组求解和随机数生成等任务的实现，是CUDA编程中不可或缺的工具。 本书适合具有C++编程基础的理工科大学生和研究生，以及任何对CUDA编程感兴趣的读者。通过学习，读者将能够熟练掌握CUDA编程语言，了解并行计算的基本原理，以及如何利用GPU加速计算密集型任务。 作者樊哲勇，作为一名专注于计算凝聚态物理的博士后，拥有丰富的CUDA编程经验，他的CUDA开发项目如GPUMD、GPUGA和GPUQT已在相关领域发表多篇论文。本书的源代码可在GitHub仓库中获取，读者可以在此基础上进行实践和交流。 《CUDA 编程：基础与实践》是一本全面且实用的CUDA编程教程，它不追求涵盖所有的CUDA特性，而是精心挑选了最核心的知识点，旨在帮助读者快速掌握CUDA编程并应用于实际项目中。无论你是初涉GPU计算，还是希望进一步提升CUDA编程技巧，这本书都将是你宝贵的参考资源。