图书前言

前    言

近年来,伴随科学研究与工程计算需求的指数级增长,传统串行计算模式在应对大规模数据处理及高复杂度计算任务时愈发显现出性能瓶颈。在此背景下,GPU凭借其卓越的计算吞吐量与能效比优势,已发展成为高性能计算领域的核心驱动力。NVIDIA推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)统一计算架构,为GPU并行计算构建了功能完备且灵活高效的开发平台,在科学计算、人工智能、图形处理等关键领域实现了计算效能的跨越式提升。

本书系统构建了从基础理论到工程实践的完整CUDA技术体系,通过渐进式知识体系的讲解满足多维度学习需求:既为初学者提供清晰的入门路径,又为有一定经验的开发者深入复杂计算场景提供进阶指导。全书采用“原理剖析—代码实现—性能调优”三位一体的教学设计,通过大量经过验证的代码实例与典型工程案例,深度剖析CUDA编程的核心技术与性能优化策略。

本书共分3部分12章,具体介绍如下:

第1部分(第1~6章)CUDA编程基础理论与优化方法

本部分内容系统讲解CUDA编程的理论基础与性能优化的关键方法,通过硬件架构解析、编程模型设计、内存管理优化及调试工具实践,为开发者构建高效的CUDA程序提供全方位指导。

第1章从CUDA编程模型入手,解析GPU并行架构的核心特征与线程组织机制,建立并行计算的底层认知。第2章详细介绍CUDA线程模型、多维网格设计、线程块大小选择,以及动态并行与Warp分支优化技术。第3章深入剖析CUDA内存层级(全局内存、共享内存、寄存器、局部内存)的特性与访问延迟,重点讲解全局内存合并访问、共享内存动态分配、L1/L2缓存调优等技术。     第4~6章通过案例和实验演示核函数设计、数据传输优化、Warp效率提升、线程分支规约等核心技术,逐步引导读者掌握CUDA编程的基本技能。

第2部分(第7~10章)高级优化与并行技术

本部分内容介绍CUDA编程的高级优化技术与并行计算模式,从内存管理、线程同步、异步操作到标准库应用,系统讲解了提升GPU计算性能的核心方法,并通过实际案例分析不同场景下的优化策略。

第7章和第8章深入讲解全局内存与共享内存的应用、原子操作与线程同步等优化技巧,为构建高效稳定的并行程序奠定基础。第9章和第10章聚焦CUDA流与异步操作、标准库(如cuBLAS、cuRAND)和算法优化,讲解如何利用流实现多任务并行调度,提高程序性能与开发效率。

第3部分(第11章和第12章)分布式计算与实践应用

本部分内容介绍CUDA在分布式计算领域的扩展应用,涵盖多GPU并行、异构计算、分布式编程及实际案例优化,旨在解决大规模计算任务的性能瓶颈与资源调度问题。

第11章介绍多GPU协同计算、分布式CUDA程序开发、任务调度与负载均衡等内容,演示如何在复杂异构计算环境中提升性能。第12章通过分子动力学模拟案例,实现多GPU优化、分子间作用力计算与能量优化,全面演示CUDA编程在科学计算中的应用实践。

本书理论兼备实践,每个技术点均配备可运行的示例加以验证。循序渐进,由浅入深,不仅是初学者掌握CUDA编程的系统性教程,也可作为有经验的开发者高效实践并行计算的工具书,亦可作为高校开设CUDA编程和并行计算课程的教学用书或参考书。

配书资源

本书提供配套源码,读者可用微信扫描下面二维码下载:

如果读者在学习本书的过程中遇到问题,可以发送邮件至booksaga@126.com,邮件主题请写“CUDA并行编程与性能优化”。

著    者  

2025年4月