高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计：GPU编程指南ShaneCook机械工业北方城

致中国读者
译者序
前　言
章　超级计算简史
1.1 简介
1.2 冯?诺依曼计算机架构
1.3 克雷
1.4 连接机
1.5　Cell处理器
1.6 多点计算
1.7 早期的GPGPU编程
1.8 单核解决方案的消亡
1.9 英伟达和CUDA
1.10 GPU硬件
1.11 CUDA的替代选择
1.11.1　OpenCL
1.11.2 DirectCompute
1.11.3 CPU的替代选择
1.11.4 编译指令和库
1.12 本章小结
第2章　使用GPU理解并行计算
2.1 简介
2.2 传统的串行代码
2.3 串行/并行问题
2.4 并发性
2.5 并行处理的类型
2.5.1 基于任务的并行处理
2.5.2 基于数据的并行处理
2.6 弗林分类法
2.7 常用的并行模式
2.7.1 基于循环的模式
2.7.2 派生/汇集模式
2.7.3 分条/分块
2.7.4 分而治之
2.8 本章小结
第3章　CUDA硬件概述
3.1 PC架构
3.2 GPU硬件结构
3.3 CPU与GPU
3.4 GPU计算能力
3.4.1 计算能力1.0
3.4.2 计算能力1.1
3.4.3 计算能力1.2
3.4.4 计算能力1.3
3.4.5 计算能力2.0
3.4.6 计算能力2.1
第4章　CUDA环境搭建
4.1 简介
4.2 在Windows下安装软件开发工具包
4.3 Visual Studio
4.3.1 工程
4.3.2 64位用户
4.3.3 创建工程
4.4 Linux
4.5 Mac
4.6 安装调试器
4.7 编译模型
4.8 错误处理
4.9 本章小结
第5章　线程网格、线程块以及线程
5.1　简介
5.2　线程
5.2.1　问题分解
5.2.2　CPU与GPU的不同
5.2.3　任务执行模式
5.2.4　GPU线程
5.2.5　硬件初窥
5.2.6　CUDA内核
5.3　线程块
5.4　线程网格
5.4.1　跨幅与偏移
5.4.2　X与Y方向的线程索引
5.5　线程束
5.5.1　分支
5.5.2　GPU的利用率
5.6　线程块的调度
5.7　一个实例——统计直方图
5.8　本章小结
第6章　CUDA内存处理
6.1　简介
6.2　高速缓存
6.3　寄存器的用法
6.4　共享内存
6.4.1　使用共享内存排序
6.4.2　基数排序
6.4.3　合并列表
6.4.4　并行合并
6.4.5　并行归约
6.4.6　混合算法
6.4.7　不同GPU上的共享内存
6.4.8　共享内存小结
6.5　常量内存
6.5.1　常量内存高速缓存
6.5.2　常量内存广播机制
6.5.3　运行时进行常量内存更新
6.6　全局内存
6.6.1　记分牌
6.6.2　全局内存排序
6.6.3　样本排序
6.7　纹理内存
6.7.1　纹理缓存
6.7.2　基于硬件的内存获取操作
6.7.3　使用纹理的限制
6.8　本章小结
第7章　CUDA实践之道
7.1　简介
7.2　串行编码与并行编码
7.2.1　CPU与GPU的设计目标
7.2.2　CPU与GPU上的算法对比
7.3　数据集处理
7.4　性能分析
7.5　一个使用AES的示例
7.5.1　算法
7.5.2　AES的串行实现
7.5.3　初始内核函数
7.5.4　内核函数性能
7.5.5　传输性能
7.5.6　单个执行流版本
7.5.7　如何与CPU比较
7.5.8　考虑在其他GPU上运行
7.5.9　使用多个流
7.5.10　AES总结
7.6　本章小结
第8章　多CPU和多GPU解决方案
8.1　简介
8.2　局部性
8.3　多CPU系统
8.4　多GPU系统
8.5　多GPU算法
8.6　按需选用GPU
8.7　单节点系统
8.8　流
8.9　多节点系统
8.10　本章小结
第9章　应用程序性能优化
9.1　策略1：并行/串行在GPU/CPU上的问题分解
9.1.1　分析问题
9.1.2　时间
9.1.3　问题分解
9.1.4　依赖性
9.1.5　数据集大小
9.1.6　分辨率
9.1.7　识别瓶颈
9.1.8　CPU和GPU的任务分组
9.1.9　本节小结
9.2　策略2：内存因素
9.2.1　内存带宽
9.2.2　限制的来源
9.2.3　内存组织
9.2.4　内存访问以计算比率
9.2.5　循环融合和内核融合
9.2.6　共享内存和高速缓存的使用
9.2.7　本节小结
9.3　策略3：传输
9.3.1　锁页内存
9.3.2　零复制内存
9.3.3　带宽限制
9.3.4　GPU计时
9.3.5　重叠GPU传输
9.3.6　本节小结
9.4　策略4：线程使用、计算和分支
9.4.1　线程内存模式
9.4.2　非活动线程
9.4.3　算术运算密度
9.4.4　一些常见的编译器优化
9.4.5　分支
9.4.6　理解底层汇编代码
9.4.7　寄存器的使用
9.4.8　本节小结
9.5　策略5：算法
9.5.1　排序
9.5.2　归约
9.5.3　本节小结
9.6　策略6：资源竞争
9.6.1　识别瓶颈
9.6.2　解析瓶颈
9.6.3　本节小结
9.7　策略7：自调优应用程序
9.7.1　识别硬件
9.7.2　设备的利用
9.7.3　性能采样
9.7.4　本节小结
9.8　本章小结
0章　函数库和SDK
10.1　简介
10.2　函数库
10.2.1　函数库通用规范
10.2.2　NPP
10.2.3　Thrust
10.2.4　CuRAND
10.2.5　CuBLAS库
10.3　CUDA运算SDK
10.3.1　设备查询
10.3.2　带宽测试
10.3.3　SimpleP2P
10.3.4　asyncAPI和cudaOpenMP
10.3.5　对齐类型
10.4　基于指令的编程
10.5　编写自己的内核
10.6　本章小结
1章　规划GPU硬件系统
11.1　简介
11.2　CPU处理器
11.3　GPU设备
11.3.1　大容量内存的支持
11.3.2　ECC内存的支持
11.3.3　Tesla计算集群驱动程序
11.3.4　更高双精度数学运算
11.3.5　大内存总线带宽
11.3.6　系统管理中断
11.3.7　状态指示灯
11.4　PCI-E总线
11.5　GeForce板卡
11.6　CPU内存
11.7　风冷
11.8　液冷
11.9　机箱与主板
11.10　大容量存储
11.10.1　主板上的输入/输出接口
11.10.2　专用RAID控制器
11.10.3　HDSL
11.10.4　大容量存储需求
11.10.5　联网
11.11　电源选择
11.12　操作系统
11.12.1　Windows
11.12.2　Linux
11.13　本章小结
2章　常见问题、原因及解决方案
12.1　简介
12.2　CUDA指令错误
12.2.1　CUDA错误处理
12.2.2　内核启动和边界检查
12.2.3　无效的设备操作
12.2.4　volatile限定符
12.2.5　计算能力依赖函数
12.2.6　设备函数、全局函数和主机函数
12.2.7　内核中的流
12.3　并行编程问题
12.3.1　竞争冒险
12.3.2　同步
12.3.3　原子操作
12.4　算法问题
12.4.1　对比测试
12.4.2　内存泄漏
12.4.3　耗时的内核程序
12.5　查找并避免错误
12.5.1　你的GPU程序有多少错误
12.5.2　分而治之
12.5.3　断言和防御型编程
12.5.4　调试级别和打印
12.5.5　版本控制
12.6　为未来的GPU进行开发
12.6.1　开普勒架构
12.6.2　思考
12.7　后续学习资源
12.7.1　介绍
12.7.2　在线课程
12.7.3　教学课程
12.7.4　书籍
12.7.5　英伟达CUDA资格认证
12.8　本章小结