CUDA Fortran per scienziati e ingegneri: Le migliori pratiche per un'efficiente programmazione CUDA Fortran

Recensioni dei lettori

Il libro su CUDA Fortran è molto apprezzato per la sua chiarezza, le discussioni dettagliate e gli esempi pratici. Offre spunti preziosi sia per i principianti che per gli utenti avanzati, aiutandoli a ottimizzare il loro codice Fortran per le architetture GPU, in particolare per la Tesla K20. Tuttavia, alcuni utenti hanno notato che potrebbe essere un po' datato e che il materiale può risultare ostico per chi non ha una solida preparazione informatica.

⬤ Spiegazioni chiare e concise.
⬤ Utile sia per i principianti che per i programmatori avanzati.
⬤ Include feedback sulle prestazioni e codici di prova.
⬤ Buone spiegazioni delle architetture GPU CUDA.
⬤ Consigli pratici per l'ottimizzazione, specialmente per i kernel CUDA.
⬤ Evita in modo conveniente le insidie della ricerca di informazioni online.
⬤ Esperienze positive per gli utenti con esercizi pratici di codifica.

⬤ Un po' datato, con riferimenti alle architetture GPU più vecchie (Kepler) e mancanza di copertura di quelle più recenti (Maxwell).
⬤ La lunga appendice con il codice sorgente potrebbe sembrare superflua ad alcuni lettori.
⬤ Alcuni utenti hanno trovato il compilatore PGI difficile da usare.
⬤ Il contenuto potrebbe essere troppo avanzato per i non informatici o gli studenti universitari.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

CUDA Fortran for Scientists and Engineers: Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming

Contenuto del libro:

CUDA Fortran per scienziati e ingegneri mostra come gli sviluppatori di applicazioni ad alte prestazioni possono sfruttare la potenza delle GPU utilizzando Fortran, il linguaggio familiare del calcolo scientifico e del benchmarking delle prestazioni dei supercomputer.

Gli autori non presuppongono alcuna esperienza precedente di elaborazione in parallelo e trattano le nozioni di base e le migliori pratiche per un'efficiente elaborazione su GPU con CUDA Fortran. Per aiutarvi ad aggiungere CUDA Fortran ai codici Fortran esistenti, il libro spiega come comprendere l'architettura della GPU di destinazione, identificare le parti del codice ad alta intensità di calcolo e modificare il codice per gestire i dati e il parallelismo e ottimizzare le prestazioni.

Tutto questo viene fatto in Fortran, senza dover riscrivere in un altro linguaggio. Ogni concetto è illustrato con esempi reali, in modo da poter valutare immediatamente le prestazioni del proprio codice a confronto.