基本信息
- 原书名：CUDA for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing
- 作者： （美）杜安·斯托尔蒂（Duane Storti） （土）梅特·尤尔托卢（Mete Yurtoglu）
- 译者： 苏统华
- 丛书名： 高性能计算技术丛书
- 出版社：机械工业出版社
- ISBN：9787111557494
- 上架时间：2017-2-10
- 出版日期：2017 年2月
- 开本：16开
- 版次：1-1
- 所属分类：计算机 > 软件与程序设计 > 综合 > 高级程序语言设计
内容简介
目录
本书赞誉
致谢
第0章 本书导读1
0.1 什么是CUDA1
0.2 学习CUDA的“须知”2
0.3 本书的读者对象3
0.4 学习CUDA的必备3
0.5 本书的组织结构4
0.6 本书体例5
0.7 本书代码6
0.8 用户指南7
0.9 历史沿革8
参考文献9
第1章 起步10
1.1 运行CUDA样例程序10
1.1.1 在Windows下运行CUDA样例程序11
1.1.2 在Linux下运行CUDA样例程序13
1.1.3 估计“加速效果”13
1.2 运行我们自己的串行程序14
1.2.1 dist_v1应用15
致谢
第0章 本书导读1
0.1 什么是CUDA1
0.2 学习CUDA的“须知”2
0.3 本书的读者对象3
0.4 学习CUDA的必备3
0.5 本书的组织结构4
0.6 本书体例5
0.7 本书代码6
0.8 用户指南7
0.9 历史沿革8
参考文献9
第1章 起步10
1.1 运行CUDA样例程序10
1.1.1 在Windows下运行CUDA样例程序11
1.1.2 在Linux下运行CUDA样例程序13
1.1.3 估计“加速效果”13
1.2 运行我们自己的串行程序14
1.2.1 dist_v1应用15
媒体评论
本书赞誉
FORTRAN（盛行于20世纪60年代）是最早允许我们在大型机上编程的语言。之后是BASIC（流行于20世纪80年代）赋予我们为第一批微型计算机编写程序的能力。现在轮到CUDA，让我们可以为超级微型计算机编写程序。
本书介绍的技术能够帮助工程和数学等领域的研究者以超越微机100倍的速度执行计算任务。这使新的计算任务得以完成，也使本书得以成为颠覆传统规则的教程。
—Richard H. Rand，康奈尔大学机械与航空航天工程系教授、数学系教授
本书结构合理，内容实用，能够帮助读者快速体验CUDA并行编程并即时得到结果。本书围绕不同科学和工程问题，展示了GPU编程的魅力。书中提供了优秀的示例程序和项目练习，让人读之愉悦。
—Mark Staveley博士，微软Azure高性能计算高级项目经理
本书名副其实，手把手教授读者基本概念、核心策略、关键术语和典型示例。这些内容有机构成的教学体系以老道而深入的方式介绍高性能计算。本书同时适用于专家和普通读者。
—Joseph M. Iaquinto博士，VA Puget Sound公司研究专家
本书体现的实用性与我为工程师讲授数值方法课程的教学方法具有惊人的一致性。本书将为工程专业的学生以及程序员补充新的数值计算工具箱，使他们能够基于CUDA进行高性能科学计算。对于有一定编程基础的CUDA初学者，本书堪称完美。建议读者遵从作者的建议，尽早好好练习实践项目。践行本书的理论，你将可以熟练应对GPU计算方面的项目，进入CUDA开发者行列。
—Lorena A. Barba，乔治华盛顿大学机械与航空航天工程系副教授
FORTRAN（盛行于20世纪60年代）是最早允许我们在大型机上编程的语言。之后是BASIC（流行于20世纪80年代）赋予我们为第一批微型计算机编写程序的能力。现在轮到CUDA，让我们可以为超级微型计算机编写程序。
本书介绍的技术能够帮助工程和数学等领域的研究者以超越微机100倍的速度执行计算任务。这使新的计算任务得以完成，也使本书得以成为颠覆传统规则的教程。
—Richard H. Rand，康奈尔大学机械与航空航天工程系教授、数学系教授
本书结构合理，内容实用，能够帮助读者快速体验CUDA并行编程并即时得到结果。本书围绕不同科学和工程问题，展示了GPU编程的魅力。书中提供了优秀的示例程序和项目练习，让人读之愉悦。
—Mark Staveley博士，微软Azure高性能计算高级项目经理
本书名副其实，手把手教授读者基本概念、核心策略、关键术语和典型示例。这些内容有机构成的教学体系以老道而深入的方式介绍高性能计算。本书同时适用于专家和普通读者。
—Joseph M. Iaquinto博士，VA Puget Sound公司研究专家
本书体现的实用性与我为工程师讲授数值方法课程的教学方法具有惊人的一致性。本书将为工程专业的学生以及程序员补充新的数值计算工具箱，使他们能够基于CUDA进行高性能科学计算。对于有一定编程基础的CUDA初学者，本书堪称完美。建议读者遵从作者的建议，尽早好好练习实践项目。践行本书的理论，你将可以熟练应对GPU计算方面的项目，进入CUDA开发者行列。
—Lorena A. Barba，乔治华盛顿大学机械与航空航天工程系副教授
