Cuda per esempio: Un'introduzione alla programmazione generale della Gpu

Recensioni dei lettori

Il libro “CUDA by Example” di Sanders e Kandrot è ben accolto come testo introduttivo per l'apprendimento della programmazione CUDA, particolarmente adatto ai principianti senza un background nel calcolo parallelo. Offre un approccio strutturato all'insegnamento dei concetti di CUDA attraverso esempi pratici, generalmente chiari e progressivamente complessi. Tuttavia, è anche criticato per vari problemi, tra cui errori di battitura, errori di codifica e una certa mancanza di profondità negli argomenti avanzati.

⬤ Buona risorsa introduttiva per i principianti della programmazione CUDA.
⬤ Linguaggio chiaro e di facile lettura con un approccio metodico.
⬤ Esempi ben spiegati che si basano sui capitoli precedenti.
⬤ Fornisce una panoramica completa dei concetti di CUDA senza sopraffare il lettore.
⬤ Facilita la comprensione a chi è alle prime armi con la programmazione su GPU.

⬤ Numerosi errori di battitura e di codice che ostacolano la comprensione.
⬤ Mancano istruzioni sulla configurazione di un ambiente di sviluppo e sulla compilazione dei codici.
⬤ Alcune ripetizioni e verbosità che avrebbero potuto essere evitate, rendendo il testo inutilmente lungo.
⬤ Discussione limitata sulle tecniche di ottimizzazione avanzate, che sono importanti per gli utenti esperti.
⬤ La disponibilità del codice sorgente è stata inizialmente fuorviante.

(basato su 98 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Cuda by Example: An Introduction to General-Purpose Gpu Programming

Contenuto del libro:

Questo libro è una lettura obbligatoria per chiunque lavori con sistemi di calcolo basati su acceleratori".

Dalla prefazione di Jack Dongarra, Università del Tennessee e Oak Ridge National Laboratory.

CUDA è un'architettura di calcolo progettata per facilitare lo sviluppo di programmi paralleli. Insieme a una piattaforma software completa, l'architettura CUDA consente ai programmatori di sfruttare l'immensa potenza delle unità di elaborazione grafica (GPU) nella realizzazione di applicazioni ad alte prestazioni. Le GPU, ovviamente, sono da tempo disponibili per le applicazioni grafiche e di gioco più esigenti. Ora CUDA offre questa preziosa risorsa ai programmatori che lavorano su applicazioni in altri settori, tra cui scienza, ingegneria e finanza. Non è richiesta alcuna conoscenza della programmazione grafica, ma solo la capacità di programmare in una versione modestamente estesa del linguaggio C.

CUDA by Example", scritto da due membri senior del team della piattaforma software CUDA, mostra ai programmatori come utilizzare questa nuova tecnologia. Gli autori introducono ogni area di sviluppo di CUDA attraverso esempi pratici. Dopo un'introduzione concisa alla piattaforma e all'architettura CUDA e una guida rapida a CUDA C, il libro illustra in dettaglio le tecniche e i compromessi associati a ciascuna funzione chiave di CUDA. Scoprirete quando utilizzare ogni estensione di CUDA C e come scrivere software CUDA che offra prestazioni davvero eccezionali.

I principali argomenti trattati includono.

⬤  Programmazione parallela.

⬤  Cooperazione tra thread.

⬤  Memoria costante ed eventi.

⬤  Memoria per le texture.

⬤  Interoperabilità grafica.

⬤  Atomiche.

⬤  Streams.

⬤  CUDA C su più GPU.

⬤  Atomiche avanzate.

⬤  Risorse CUDA aggiuntive.

Tutti gli strumenti software CUDA necessari sono liberamente scaricabili da NVIDIA.

Http: //developer. nvidia.com/object/cuda-by-example. html.