CUDA专家手册源代码是针对《CUDA专家手册:GPU编程权威指南》一书的配套实践代码,旨在帮助读者更好地理解和应用书中的理论知识。CUDA是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型,主要用于利用图形处理器(GPU)进行高性能计算。通过这本书的源码,读者可以深入学习CUDA编程,提升在GPU上的计算能力。 源码文件"cuda-handbook-master"可能包含了多个子目录和文件,每个对应书中一个或多个章节的实例。这些实例通常覆盖了CUDA编程的基础到高级概念,如: 1. **CUDA编程基础**:包括CUDA环境设置、设备管理、内存管理(全局、共享、常量、纹理、对齐分配)、线程结构(线程块、网格、维度配置)以及同步机制(__syncthreads())。 2. **计算模式**:探讨不同的计算模式,如SIMT(单指令多线程)和流式多处理器(SM)的工作原理,以及如何优化线程执行效率。 3. **数据并行性**:展示如何设计和实现数据并行算法,利用GPU的并行处理能力,比如矩阵乘法、傅里叶变换等。 4. **CUDA内核函数**:涵盖内核函数的编写,包括参数传递、线程索引计算、循环展开等技巧。 5. **性能优化**:讨论如何分析和优化CUDA程序,例如使用nvprof工具、减少内存访问带宽、共享内存的使用、动态并行ism和CUDART库的利用。 6. **错误处理与调试**:讲解如何在CUDA程序中添加错误检查,以及如何使用NVIDIA Nsight等工具进行调试。 7. **流与依赖**:介绍CUDA流的概念,如何通过多流并行化来提高执行效率,以及如何处理依赖关系以避免数据竞争。 8. **动态并行性**:涉及如何在运行时动态调整线程结构,如在内核中创建新的线程块或线程。 9. **设备查询与选择**:演示如何查询GPU的特性,根据硬件配置选择合适的设备进行计算。 10. **纹理与表面内存**:讲解特殊类型内存(纹理和表面)的使用,以及它们在图形和计算应用中的优势。 通过实践这些源代码,读者不仅可以理解CUDA编程的基本概念,还能掌握高级特性,如并行算法设计、性能调优和异构计算的策略。同时,解决实际问题的过程中,也能锻炼解决问题的能力和阅读理解大型项目的能力。对于希望在科学计算、图像处理、机器学习等领域利用GPU加速计算的人来说,这个源码集是一份宝贵的资源。
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- CouchDB2017-06-25在github上可以直接下载,但是还是要感谢分享 https://github.com/ArchaeaSoftware/cudahandbook
- rgbitfkiiiu2017-12-21CUDA专家手册GPU编程权威指南
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