# GPU编程与优化：大众高性能计算

> 金屋电子书图书详情的 Markdown 版本。

- 规范页面：https://pdfs.top/book/n1amv
- Markdown 版本：https://pdfs.top/book/n1amv.md
- 作者：方民权、张卫民、方建滨、周海芳、高畅
- ISBN：9787302446422
- 出版社：清华大学出版社
- 出版日期：2016-09-01
- 语言：中文
- 分类：计算机、硬件
- 评分：0
- 可用格式：PDF（6.76 MB，416 页）
- 更新时间：2026-11-07 23:58:58

## 下载方式

本站不在 Markdown 页面直接提供文件地址。请前往规范页面，点击对应格式的下载按钮完成下载。

### PDF

- 文件格式：PDF
- 文件大小：6.76 MB
- 页数：416 页
- 下载说明：请打开规范页面 https://pdfs.top/book/n1amv，点击 PDF 的下载按钮完成下载。


## 内容简介

《GPU编程与优化：大众高性能计算》由方民权、张卫民、方建滨、周海芳、高畅编著，面向希望学习GPU编程和高性能计算的计算机相关专业学生、程序开发人员及科研工作者。全书以GPU并行计算为核心，将理论知识与程序实例结合，介绍GPU的硬件架构、软件开发环境、CUDA编程方法及性能优化技术，帮助读者理解CPU与GPU协同工作的基本方式。

理论部分首先介绍高性能计算、并行计算和超级计算等基本概念，随后讲解GPU的发展历程、硬件架构、Kernel执行机制、GPU存储体系及计算能力。通过对CPU/GPU异构系统的分析，帮助读者理解GPU适合处理大规模并行任务的原因，以及硬件资源如何影响程序执行效率。

编程部分围绕CUDA软件体系展开，介绍CUDA Toolkit、NVCC编译器、CUDA编程模型及CUDA C语言开发方法，并涉及驱动API与运行时API、设备管理、存储管理、数据传输和线程管理等内容。书中通过大量实例展示如何将计算任务拆分为并行执行的Kernel，并逐步进行程序优化。后续内容还讨论执行核心、存储体系、性能参数测评及CPU/GPU混合并行模式，帮助读者分析影响GPU程序性能的关键因素。

本书适合计算机科学、软件工程、并行计算及相关专业学生，也适合需要使用GPU加速计算任务的开发人员和科研人员。学习前建议具备C语言或C++基础，并了解基本的计算机体系结构。书中部分硬件架构和CUDA环境示例较早，实际开发时应结合当前GPU型号及CUDA版本调整环境和代码。
