Cuda pentru ingineri: An Introduction to High-Performance Parallel Computing (O introducere în calculul paralel de înaltă performanță)

Recenzii ale cititorilor

În general, cartea primește feedback pozitiv pentru introducerea sa cuprinzătoare în programarea CUDA și calculul paralel de înaltă performanță. În timp ce mulți recenzenți îi apreciază accesibilitatea și explicațiile clare, unii o critică pentru că este învechită și nu oferă suficient suport pentru tehnologiile mai noi. Cartea este recomandată în special pentru începători și ingineri care doresc să își îmbunătățească înțelegerea CUDA.

⬤ Introducere cuprinzătoare și bine structurată în programarea CUDA.
⬤ Explicații clare potrivite pentru cititori de la diferite niveluri de calificare.
⬤ Instrumente și exemple valoroase pentru aplicații practice, în special în domenii precum procesarea imaginilor și deep learning.
⬤ Informații relevante privind integrarea CUDA cu mediile de dezvoltare inginerească.
⬤ Excelent pentru începători și oferă o bază solidă pentru continuarea studiilor.

⬤ O parte din conținut este învechit și incompatibil cu versiunile actuale ale Visual Studio.
⬤ Lipsa resurselor de suport actualizate, ceea ce conduce la dificultăți în aplicarea practică.
⬤ Unii cititori au considerat materialul prea superficial sau lipsit de profunzime.
⬤ Confuzie cu privire la diferențele dintre exemplele pentru diferite sisteme de operare.
⬤ Necesitatea unei actualizări mai avansate pentru a acoperi bibliotecile și arhitecturile CUDA mai noi.

(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Cuda for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing

Conținutul cărții:

CUDA pentru ingineri vă oferă o implicare directă și practică în calculul paralel personal, de înaltă performanță, permițându-vă să efectuați calcule pe un PC la nivel de gaming care ar fi necesitat un supercomputer cu doar câțiva ani în urmă.

Autorii introduc elementele esențiale ale programării CUDA C în mod clar și concis, ghidându-vă rapid de la rularea programelor de probă la construirea propriului cod. Pe tot parcursul, veți învăța din exemple complete pe care le puteți construi, rula și modifica, completate de proiecte suplimentare care vă aprofundează înțelegerea. Toate proiectele sunt complet dezvoltate, cu instrucțiuni detaliate de construire pentru toate platformele majore.

Ideal pentru orice om de știință, inginer sau student cu cel puțin o experiență introductivă în programare, acest ghid nu presupune cunoștințe de specialitate în calculul paralel sau bazat pe GPU. Într-un apendice, autorii prezintă, de asemenea, o recapitulare a programării C pentru cei care au nevoie de ea.

Acoperirea include.

⬤ Pregătirea computerului pentru a rula programe CUDA.

⬤ Înțelegerea modelului de paralelism CUDA și a extensiilor C.

⬤ Transferul datelor între CPU și GPU.

⬤ Managementul sincronizării, al profilării, al gestionării erorilor și al depanării.

⬤ Crearea de grile 2D.

⬤ Interoperarea cu OpenGL pentru a oferi utilizatorului interactivitate în timp real.

⬤ Efectuarea de simulări de bază cu ecuații diferențiale.

⬤ Utilizarea stencil-urilor pentru a gestiona calculele aferente între fire.

⬤ Exploatarea capacității de memorie partajată a CUDA pentru îmbunătățirea performanței.

⬤ Interacțiunea cu date 3D: feliere, redare de volum și ray casting.

⬤ Utilizarea bibliotecilor CUDA.

⬤  Găsirea mai multor resurse și coduri CUDA.

Exemplele de aplicații realiste includ.

⬤ Vizualizarea funcțiilor în 2D și 3D.

⬤ Rezolvarea ecuațiilor diferențiale în timp ce se modifică condițiile inițiale sau de limită.

⬤ Vizualizarea/procesarea imaginilor sau a stivei de imagini.

⬤ Calcularea produselor interne și a centroizilor.

⬤ rezolvarea sistemelor de ecuații algebrice liniare.

⬤ Calcule Monte-Carlo.