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CUDA並行程序設計：GPU編程指南

為了解決cpu比較的問題，作者(美)庫克 這樣論述：

本書是CUDA並行程序設計領域最全面、最詳實和最具權威性的著作之一，由CUDA開發者社區技術總監親自撰寫，英偉達中國首批CUDA官方認證工程師翻譯，詳實地講解了CUDA並行程序設計的技術知識點（平台、架構、硬件知識、開發工具和熱點技術）和編程方法，包含大量實用代碼示例，實踐性非常強。全書共分為12章。第1章從宏觀上介紹流處理器演變歷史。第2章詳解GPU並行機制，深入理解串行與並行程序，以辯證地求解問題。第3章講解CUDA設備及相關的硬件和體系結構，以實現最優CUDA程序性能。第4章介紹CUDA開發環境搭建和可用調試環境。第5章介紹與CUDA編程緊密相關的核心概念——網格、線程塊與線程，並通過示

例說明線程模型與性能的關系。第6章借助實例詳細講解了不同類型內存的工作機制，並指出實踐中容易出現的誤區。第7章細述多任務的CPU和GPU協同，並介紹多個CPU/GPU編程秘技。第8章介紹如何在應用程序中編寫和使用多GPU。第9章詳述CUDA編程性能限制因素、分析CUDA代碼的工具和技術。第10章介紹編程實踐中的庫與軟件開發工具包。第11章講解如何設計基於GPU的系統。第12章總結CUDA應用中易犯錯誤以及應對建議。Shane Cook　CUDA開發者社區技術總監，有20余年行業經驗。當認識到異構系統以及CUDA對於已有串行和並行編程技術的革命性沖擊時，創立了CUDA開發者社區（歐洲的咨詢公司，

專門幫助企業重構代碼以充分利用GPU硬件的威力）。他專注於高性能軟件開發、GPU利用、嵌入式系統，並參與了多個C語言編程標准的建設，包括廣泛應用於汽車軟件行業的汽車工業軟件MISRA Safer C。他常為德國汽車行業、國防承包行業、北電網絡以及福特汽車公司等機構或藍籌股公司提供專業咨詢服務和軟件定制開發。 致中國讀者譯者序前　言第1章　超級計算簡史 11.1 簡介 11.2 馮·諾依曼計算機架構 21.3 克雷 41.4 連接機 51.5　Cell處理器 61.6 多點計算 81.7 早期的GPGPU編程 101.8 單核解決方案的消亡 111.9 英偉達和CUDA 12

1.10 GPU硬件 131.11 CUDA的替代選擇 151.11.1　OpenCL 151.11.2 DirectCompute 161.11.3 CPU的替代選擇 161.11.4 編譯指令和庫 171.12 本章小結 18第2章　使用GPU理解並行計算 192.1 簡介 192.2 傳統的串行代碼 192.3 串行/並行問題 212.4 並發性 222.5 並行處理的類型 252.5.1 基於任務的並行處理 252.5.2 基於數據的並行處理 272.6 弗林分類法 292.7 常用的並行模式 302.7.1 基於循環的模式 302.7.2 派生/匯集模式 312.7.3 分條/分塊

332.7.4 分而治之 342.8 本章小結 34第3章　CUDA硬件概述 353.1 PC架構 353.2 GPU硬件結構 393.3 CPU與GPU 413.4 GPU計算能力 423.4.1 計算能力1.0 423.4.2 計算能力1.1 433.4.3 計算能力1.2 443.4.4 計算能力1.3 443.4.5 計算能力2.0 443.4.6 計算能力2.1 46第4章　CUDA環境搭建 484.1 簡介 484.2 在Windows下安裝軟件開發工具包 484.3 Visual Studio 494.3.1 工程 494.3.2 64位用戶 494.3.3 創建工程 514.4

Linux 524.5 Mac 554.6 安裝調試器 564.7 編譯模型 584.8 錯誤處理 594.9 本章小結 60第5章　線程網格、線程塊以及線程 615.1　簡介 615.2　線程 615.2.1　問題分解 625.2.2　CPU與GPU的不同 635.2.3　任務執行模式 645.2.4　GPU線程 645.2.5　硬件初窺 665.2.6　CUDA內核 695.3　線程塊 705.4　線程網格 745.4.1　跨幅與偏移 765.4.2　X與Y方向的線程索引 775.5　線程束 835.5.1　分支 835.5.2　GPU的利用率 855.6　線程塊的調度 885.7　一個

實例——統計直方圖 895.8　本章小結 96第6章　CUDA內存處理 996.1　簡介 996.2　高速緩存 1006.3　寄存器的用法 1036.4　共享內存 1126.4.1　使用共享內存排序 1136.4.2　基數排序 1176.4.3　合並列表 1236.4.4　並行合並 1286.4.5　並行歸約 1316.4.6　混合算法 1346.4.7　不同GPU上的共享內存 1386.4.8　共享內存小結 1396.5　常量內存 1406.5.1　常量內存高速緩存 1406.5.2　常量內存廣播機制 1426.5.3　運行時進行常量內存更新 1526.6　全局內存 1576.6.1　記分牌

1656.6.2　全局內存排序 1656.6.3　樣本排序 1686.7　紋理內存 1886.7.1　紋理緩存 1886.7.2　基於硬件的內存獲取操作 1896.7.3　使用紋理的限制 1906.8　本章小結 190第7章　CUDA實踐之道 1917.1　簡介 1917.2　串行編碼與並行編碼 1917.2.1　CPU與GPU的設計目標 1917.2.2　CPU與GPU上的最佳算法對比 1947.3　數據集處理 1977.4　性能分析 2067.5　一個使用AES的示例 2187.5.1　算法 2197.5.2　AES的串行實現 2237.5.3　初始內核函數 2247.5.4　內核函數性

能 2297.5.5　傳輸性能 2337.5.6　單個執行流版本 2347.5.7　如何與CPU比較 2357.5.8　考慮在其他GPU上運行 2447.5.9　使用多個流 2487.5.10　AES總結 2497.6　本章小結 249第8章　多CPU和多GPU解決方案 2528.1　簡介 2528.2　局部性 2528.3　多CPU系統 2528.4　多GPU系統 2538.5　多GPU算法 2548.6　按需選用GPU 2558.7　單節點系統 2588.8　流 2598.9　多節點系統 2738.10　本章小結 284第9章　應用程序性能優化 2869.1　策略1：並行/串行在GPU/C

PU上的問題分解 2869.1.1　分析問題 2869.1.2　時間 2869.1.3　問題分解 2889.1.4　依賴性 2899.1.5　數據集大小 2929.1.6　分辨率 2939.1.7　識別瓶頸 2949.1.8　CPU和GPU的任務分組 2979.1.9　本節小結 2999.2　策略2：內存因素 2999.2.1　內存帶寬 2999.2.2　限制的來源 3009.2.3　內存組織 3029.2.4　內存訪問以計算比率 3039.2.5　循環融合和內核融合 3089.2.6　共享內存和高速緩存的使用 3099.2.7　本節小結 3119.3　策略3：傳輸 3119.3.1　鎖頁內存

3119.3.2　零復制內存 3159.3.3　帶寬限制 3229.3.4　GPU計時 3279.3.5　重疊GPU傳輸 3309.3.6　本節小結 3349.4　策略4：線程使用、計算和分支 3359.4.1　線程內存模式 3359.4.2　非活動線程 3379.4.3　算術運算密度 3389.4.4　一些常見的編譯器優化 3429.4.5　分支 3479.4.6　理解底層匯編代碼 3519.4.7　寄存器的使用 3559.4.8　本節小結 3579.5　策略5：算法 3579.5.1　排序 3589.5.2　歸約 3639.5.3　本節小結 3849.6　策略6：資源競爭 3849.6.

1　識別瓶頸 3849.6.2　解析瓶頸 3969.6.3　本節小結 4039.7　策略7：自調優應用程序 4039.7.1　識別硬件 4049.7.2　設備的利用 4059.7.3　性能采樣 4079.7.4　本節小結 4079.8　本章小結 408第10章　函數庫和SDK 41010.1　簡介 41010.2　函數庫 41010.2.1　函數庫通用規范 41110.2.2　NPP 41110.2.3　Thrust 41910.2.4　CuRAND 43410.2.5　CuBLAS庫 43810.3　CUDA運算SDK 44210.3.1　設備查詢 44310.3.2　帶寬測試 44510.

3.3　SimpleP2P 44610.3.4　asyncAPI和cudaOpenMP 44810.3.5　對齊類型 45510.4　基於指令的編程 45710.5　編寫自己的內核 46410.6　本章小結 466第11章　規划GPU硬件系統 46711.1　簡介 46711.2　CPU處理器 46911.3　GPU設備 47011.3.1　大容量內存的支持 47111.3.2　ECC內存的支持 47111.3.3　Tesla計算集群驅動程序 47111.3.4　更高雙精度數學運算 47211.3.5　大內存總線帶寬 47211.3.6　系統管理中斷 47211.3.7　狀態指示燈 47211

.4　PCI-E總線 47211.5　GeForce板卡 47311.6　CPU內存 47411.7　風冷 47511.8　液冷 47711.9　機箱與主板 47911.10　大容量存儲 48111.10.1　主板上的輸入/輸出接口 48111.10.2　專用RAID控制器 48111.10.3　HDSL 48311.10.4　大容量存儲需求 48311.10.5　聯網 48311.11　電源選擇 48411.12　操作系統 48711.12.1　Windows 48711.12.2　Linux 48811.13　本章小結 488第12章　常見問題、原因及解決方案 48912.1　簡介 489

12.2　CUDA指令錯誤 48912.2.1　CUDA錯誤處理 48912.2.2　內核啟動和邊界檢查 49012.2.3　無效的設備操作 49112.2.4　volatile限定符 49212.2.5　計算能力依賴函數 49412.2.6　設備函數、全局函數和主機函數 49512.2.7　內核中的流 49612.3　並行編程問題 49712.3.1　競爭冒險 49712.3.2　同步 49812.3.3　原子操作 50212.4　算法問題 50412.4.1　對比測試 50412.4.2　內存泄漏 50612.4.3　耗時的內核程序 50612.5　查找並避免錯誤 50712.5.1　你的

GPU程序有多少錯誤 50712.5.2　分而治之 50812.5.3　斷言和防御型編程 50912.5.4　調試級別和打印 51112.5.5　版本控制 51412.6　為未來的GPU進行開發 51512.6.1　開普勒架構 51512.6.2　思考 51812.7　后續學習資源 51912.7.1　介紹 51912.7.2　在線課程 51912.7.3　教學課程 52012.7.4　書籍 52112.7.5　英偉達CUDA資格認證 52112.8　本章小結 522

cpu比較進入發燒排行的影片

爬蟲程式語言效能分析研究

為了解決cpu比較的問題，作者劉育坤 這樣論述：

目前網路爬蟲已然成為了獲取資料的重要工具，各家程式語言也紛紛建立了不同的爬蟲框架以利開發者能更簡易處理擷取的資料。本論文透過TIBOE程式語言排行榜和Google Trends 全球搜尋熱度查詢五年來的三種熱門語言Go、Python、Java進行爬蟲性能與量化比較，透過三種程式語言撰寫爬蟲程式抓取IMDB 主站中最高評分前250名電影排行頁面及KKBOX華語年度單曲榜100名頁面及ET Today新聞雲新聞網頁，抓取三個不同資料型態網站資料為基準。研究結果希望能為開發者提供關於爬蟲技術的特性及測試比較，在選擇爬蟲語言及解析網頁資料時能有準則作為參考依據以減少學習成本。本研究實驗使用三種語言撰

寫爬蟲程式，在環境相同的條件下多次取樣比較爬蟲執行時間、數據測試分析、與各項系統效能等。實驗結果顯示整體程式總執行時間與網頁爬取時間兩者而言，數據最快的是輕量化的Go語言，而單純解析網頁取得資料部分Python佔有最大優勢。