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《CUDA高性能并行计算》阅读摘要

这本书从实例出发，并详细介绍了开发环境的配置，容易上手，挺适合初学者看的。

  • ch1
    CUDA运行环境以及两个串行运算例程distV1和distV2
  • ch2
    CUDA并行编程模式介绍
  • ch3
    一维数组并行化方法

    __device__关键字：函数仅在设备上调用和执行
    __global__关键字：函数在host端调用，在设备上执行
    __host__关键字：默认，在host调用和执行
  • ch4
    二维线程网格的定义与编程，距离计算例程dist_2D
    采用OpenGL框架进行交互的应用：
    flashlight：根据参考点的距离分配RGB数值
    stablity：求解一阶常微分方程并可视化显示
  • ch5
    模板与共享内存
    共享内存用于同一线程块下不同线程的数据交互，同一线程块内48KB
    有限差分法在一维网格中计算导数
    有限差分法求解二维拉不拉斯方程
    heat_2D:计算温度稳态分布并通过图像交互显示的应用
    sharpen:共享内存实现图像锐化
  • ch6
    归约与原子操作，考虑所有线程间的相互关系
    parallel_dot：并行化的点乘操作
    centroid_2d: 并行化计算图形质心
  • ch7
    三维数据交互
    (不是很感兴趣没怎么看)
  • ch8
    cuda中现有的库
    Trust库：基本模板库
    cuRAND库：随机数产生
    NPP库：高性能原语库
    cuSOLVER和cuBLAS：线性代数库
    cuDNN库：深度学习库
    ArrayFire库：高性能并行计算库
    • -

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