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GPU高性能编程CUDA实战

GPU高性能编程CUDA实战
内容简介:

UDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时,CUDA架构能充分发挥GPU的强大计算功能。《GPU高性能编程CUDA实战》首先介绍了CUDA架构的应用背景,并给出了如何配置CUDA C的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了CUDA C的基本语法和使用模式。通过学习《GPU高性能编程CUDA实战》,读者可以清楚了解CUDA C中每个功能的适用场合,并编写出高性能的CUDA软件。

《GPU高性能编程CUDA实战》适合具备C或者C++知识的应用程序开发人员、数值计算库开发人员等,也可以作为学习并行计算的学生和教师的教辅。

Jason Sanders是NVIDIA公司CUDA平台小组的高级软件工程师。他在NVIDIA的工作包括帮助开发早期的CUDA系统软件,并参与OpenCL 1.0规范的制定,该规范是一个用于异构计算的行业标准。Jason在加州大学伯克利分校获得计算机科学硕士学位,他发表了关于GPU计算的研究论文。此外,他还获得了普林斯顿大学电子工程专业学士学位。在加入NVIDIA公司之前,他曾在ATI技术公司、Apple公司以及Novell公司工作过。

Edward Kandrot是NVIDIA公司CUDA算法小组的高级软件工程师。他在代码优化和提升性能等方面拥有20余年的工作经验,参与过Photoshop和Mozilla等项目。Kandrot曾经在Adobe公司、Microsoft公司工作过,他还是许多公司的咨询师,包括Apple公司和Autodesk公司。

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