CUDA并行程序设计：GPU编程指南 [美] 库克 PDF扫描版[32MB]

高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南是一本CUDA并行程序设计领域最全面、最详实和具专业性的著作之一，由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点（平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术）和编程方法，包含大量实用代码示例，实践性非常强。

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。

CUDA并行程序设计：GPU编程指南 目录：
第1章 超级计算简史
第2章 使用GPU理解并行计算
第3章 CUDA硬件概述
第4章 CUDA环境搭建
第5章 线程网格、线程块以及线程
第6章 CUDA内存处理
第7章 CUDA实践之道
第8章 多CPU和多GPU解决方案
第9章 应用程序性能优化
第10章 函数库和SDK
第11章 规划GPU硬件系统
第12章 常见问题、原因及解决方案