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CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming [Englisch] [Taschenbuch]

Jason Sanders , Edward Kandrot
4.8 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (8 Kundenrezensionen)
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  Alle Preisangaben inkl. MwSt.
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Kurzbeschreibung

16. Juli 2010
"This book is required reading for anyone working with accelerator-based computing systems." -From the Foreword by Jack Dongarra, University of Tennessee and Oak Ridge National Laboratory CUDA is a computing architecture designed to facilitate the development of parallel programs. In conjunction with a comprehensive software platform, the CUDA Architecture enables programmers to draw on the immense power of graphics processing units (GPUs) when building high-performance applications. GPUs, of course, have long been available for demanding graphics and game applications. CUDA now brings this valuable resource to programmers working on applications in other domains, including science, engineering, and finance. No knowledge of graphics programming is required-just the ability to program in a modestly extended version of C. CUDA by Example, written by two senior members of the CUDA software platform team, shows programmers how to employ this new technology. The authors introduce each area of CUDA development through working examples. After a concise introduction to the CUDA platform and architecture, as well as a quick-start guide to CUDA C, the book details the techniques and trade-offs associated with each key CUDA feature. You'll discover when to use each CUDA C extension and how to write CUDA software that delivers truly outstanding performance. Major topics covered include *Parallel programming*Thread cooperation*Constant memory and events*Texture memory*Graphics interoperability*Atomics*Streams*CUDA C on multiple GPUs*Advanced atomics*Additional CUDA resources All the CUDA software tools you'll need are freely available for download from NVIDIA. http://developer.nvidia.com/object/cuda-by-example.html

Wird oft zusammen gekauft

CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming + Cuda Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing With Gpus (Applications of Gpu Computing Series) + The Cuda Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming
Preis für alle drei: EUR 106,50

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 312 Seiten
  • Verlag: Addison Wesley; Auflage: 1 (16. Juli 2010)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0131387685
  • ISBN-13: 978-0131387683
  • Größe und/oder Gewicht: 22,9 x 19 x 1,7 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.8 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (8 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 37.916 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
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Produktbeschreibungen

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Jason Sanders is a senior software engineer in the CUDA Platform group at NVIDIA. While at NVIDIA, he helped develop early releases of CUDA system software and contributed to the OpenCL 1.0 Specification, an industry standard for heterogeneous computing. Jason received his master's degree in computer science from the University of California Berkeley where he published research in GPU computing, and he holds a bachelor's degree in electrical engineering from Princeton University. Prior to joining NVIDIA, he previously held positions at ATI Technologies, Apple, and Novell. When he's not writing books, Jason is typically working out, playing soccer, or shooting photos. Edward Kandrot is a senior software engineer on the CUDA Algorithms team at NVIDIA. He has more than twenty years of industry experience focused on optimizing code and improving performance, including for Photoshop and Mozilla. Kandrot has worked for Adobe, Microsoft, and Google, and he has been a consultant at many companies, including Apple and Autodesk. When not coding, he can be found playing World of Warcraft or visiting Las Vegas for the amazing food.

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4.0 von 5 Sternen Der beste Einstieg in CUDA 13. März 2011
Format:Taschenbuch
Parallele Algorithmen waren mal ein "esoterisches" Thema für theoretische Informatiker. Mit CUDA kann jetzt jeder massiv parallel programmieren und 10- bis zu 100-fache Geschwindigkeitssteigerungen erreichen.

Es gibt diese Bücher - gerade bei neuen Themen - bei denen man den Eindruck hat, die Autoren haben die Dokumentation abgeschrieben und nur ein wenig ausgeschmückt. Das ist hier definitiv nicht der Fall.

Dieses Buch ist der perfekte Start in CUDA für Einsteiger. Aber auch manche Fortgeschrittene und Profis könnten Ihre Freude an den guten Erklärungen und Beispielen haben.

Der Buchtitel "CUDA by Example" sagt es schon: Anhand von Beispielen soll gelernt werden. Und da numerische Algorithmen, wie z. B. Vektoraddition, Matrizen-Multiplikation zwar auch behandelt werden, aber von vielen nicht als "Spaß" empfunden werden, haben die Autoren graphische Beispiele zusammengestellt: Julia-Mengen, einen einfachen Ray Tracer, Wärmeübertragung .

Die Parallelität wird schrittweise, langsam und behutsam eingeführt und immer ausführlich erklärt. Ausgangspunkt ist sequentieller Code für die CPU, der dann umgeformt wird.

Das Ziel des Buches, ist es, dem Leser die Grundlagen von CUDA beizubringen, damit er selber darin entwickeln kann. Die Theorie paralleler Algorithmen wird nicht behandelt, wird aber im Rahmen des Buches auch nicht benötigt.

Als parallele Lektüre und als Nachschlagewerk benötigt man den "NVIDIA CUDA Programming Guide" und die "NVIDIA CUDA Best Practices", die beide von NVIDA mit dem CUDA Toolkit mitgeliefert werden.

Allerdings ist es ein Einsteigerbuch und die folgenden fortgeschrittenen Themen werden nicht behandelt.
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3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen CUDA für die Kaffeepause 9. November 2011
Von Stefan
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Um eines vorwegzunehmen: Ich würde mich im Bereich der Programmierung von C/C++ und mit Grafik-APIs wie OpenGL und DirectX als fortgeschrittenen Entwickler einstufen.

Über den Umweg des Raytracing Frameworks OptiX von Nvidia bekam ich dann ersten Kontakt mit CUDA und wollte eigentlich erstmal nur wissen, wie das so funktioniert und was das genau ist. Daher griff ich zu diesem Buch, wohlwissen, dass es als absolutes Grundlagenwerk ohne "Tiefenwirkung" gebrandmarkt ist.

Was soll ich sagen, ich wurde absout nicht enttäuscht. Ich habe das Buch mit in den Uraub genommen und es quasi in den Kaffeepausen bzw. bei nebenbei tobenden Kindern gelesen. Das beschreibt in etwa den Anspruch bzw. den Aufmerksamkeitsgrad den das Buch an einen erfahrenen Programmierer stellt. Und das ist nun absolut nicht negativ gemeint.

Im Gegenteil. Ich fand es sehr erfrischend, dass man das Buch einfach mal so nebenbei konsumieren kann. Der didaktische Aufbau des Buches ist sehr gut. Man kommt ohne viel Umschweife direkt in die Materie, die einem aber Stück für Stück nähergebracht wird. Das Buch startet mit sehr einfachen Beispielen die dann erstmal sehr einfach in CUDA umgesetzt werden. Danach wird immer etwas weiter optimiert, um die verschiedenen Möglichkeiten von Parallelität CUDA aufzuzeigen oder verschiedene Speichertypen zu verwenden.

Man sollte nicht erwarten, dass man aus dem Buch allzu tiefe technische Details ziehen kann. Auch wird man kaum den optimalsten Code für CUDA schreiben. Aber das ist auch gar nicht der Anspruch des Buches.
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3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Sehr gute Kursunterlagen 29. Oktober 2011
Von Dr. Christian Donninger TOP 1000 REZENSENT
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Ich spiel mich schon seit einiger Zeit mit dem Gedanken ein CUDA Programm zu schreiben. Bisher fehlte mir das passende Problem dafür. Ich habe aber nun eine nichtlineare (und nicht konvexe) Portofolio-Optimierung mit Hilfe der Differential Evolution Heuristik geschrieben. Die könnte einen Speedup brauchen und sollte auch parallelisierbar sein.

Im Vorwort schreibt BLAS-Papst J.Dongarra "This book is required reading for anyone working with accelerator-based computing systems". Wahrscheinlich kann man CUDA-Programming auch mit der sehr guten SDK-Dokumentation lernen. Dieses Buch ist aber sicher nützlich. Die Autoren beginnen wie es sich gehört mit "Hello World" und enden mit einem für massiv-paralles Computing garstigen Problem: Einer Hashtabelle. Das war eines der Hauptprobleme beim massiv-parallelen Schachprogramm Hydra (siehe [1]).
Die Beispiele sind sehr gut aufgebaut, die Autoren haben eine didaktische Ader. Nachdem sie aus dem CUDA-Developer Team stammen kennen sie sich auch aus. Bei massiv-paralleler Programmierung kämpft man immer gegen die Kommunikations- und Memory-Latenz. Wie beschäftigt man die im Überfluss vorhandenen Recheneinheiten? Ohne auf die - sich ohnehin ändernden - Details der GPU-Hardware einzugehen behandeln die Autoren diesen zentralen Aspekt mit steigenden Schwierigkeitsgrad. Um dann im Anhang am Beispiel der Hashtabelle aufzuzeigen, dass sich manche Probleme einfach nicht effektiv parallelisieren lassen (es gibt allerdings gefinkelte Lösungen für das Problem. Das würde aber den Rahmen eines Lehrbuchs sprengen).
Besonders gefallen hat mir, dass der Kode vollständig abgedruckt ist. Ich will nicht zwischen Buch und dem Bildschirm hin- und herspringen.
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