CUDA 编程：基础与实践

CUDA 是目前较为流行的GPU 高性能计算的开发工具之一。《CUDA 编程：基础与实践》通过大量实例系统地讲述CUDA 编程的重要方面。前12 章通过一些简短的例子循序渐进地介绍CUDA 编程的基础知识，主要包括GPU 硬件与CUDA 程序开发工具（第1 章）、CUDA 中的线程组织（第2 章）、CUDA 程序的基本框架与错误检测（第3、4 章）、获得GPU 加速的关键（第5 章）、CUDA中的内存组织与各种内存的合理使用（第6~8 章）、原子函数的合理使用（第9 章）、线程束内的基本函数（第10 章）、CUDA 流（第11 章）、统一内存（第12 章）等。后面两章是可选读的内容：第13 章综合运用前述章节中的知识，用CUDA 开发一个简单的分子动力学模拟程序；第14 章介绍若干CUDA 库（包括Thrust、cuBLAS、cuSolver 和cuRAND）的使用。 《CUDA 编程：基础与实践》适合高等院校理工科专业的本科生和研究生及其他任何对CUDA 编程感兴趣的人士阅读。 樊哲勇，1983 年生，2010 年在南京大学物理系获理学博士学位，2010-2012 年在厦门大学物理系做博士后，2012-2014年在芬兰 Aalto 大学做博士后，2014-2016 在渤海大学任副教授，2016 年至今在芬兰 Aalto 大学做博士后。拥有 8 年 CUDA 编程经验，用 CUDA 开发了高效的分子动力学模拟程序 GPUMD 和量子输运程序 GPUQT，在计算物理的一流期刊《Computer Physics Communications》发表9篇原创论文。