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第1章　GPU通用计算1

1.1　多核计算的发展2

1.1.1　CPU多核并行3

1.1.2　超级计算机、集群与分布式计算4

1.1.3　CPU+GPU异构并行5

1.2　GPU发展简介8

1.2.1　GPU渲染流水线8

1.2.2　着色器模型10

1.2.3　NVIDIA GPU发展简介11

1.3 从GPGPU到CUDA12

1.3.1 传统GPGPU开发12

1.3.2　CUDA开发13

第2章　CUDA基础14

2.1 CUDA编程模型14

2.1.1　主机与设备14

2.1.2　Kernel函数的定义与调用15

2.1.3　线程结构16

2.1.4 硬件映射20

2.1.5　deviceQuery示例22

2.1.6　matrixAssign示例26

2.2　CUDA软件体系36

2.2.1 CUDAC语言37

2.2.2　nvcc编译器37

2.2.3 运行时API与驱动API39

2.2.4　CUDA函数库43

2.3　CUDA存储器模型44

2.3.1 寄存器45

2.3.2　局部存储器45

2.3.3　共享存储器46

2.3.4　全局存储器47

2.3.5　主机端内存52

2.3.6　主机端页锁定内存52

2.3.7 常数存储器57

2.3.8　纹理存储器58

2.4　CUDA通信机制68

2.4.1 同步函数68

2.4.2　Volatile关键字72

2.4.3　ATOM操作72

2.4.4 VOTE操作76

2.5　异步并行执行76

2.5.1　流79

2.5.2　事件81

2.6　CUDA图形学API互操作87

2.6.1 CUDA与OpenGL的互操作87

2.6.2　CUDA与Direct3D 操作91

2.7　多设备与设备集群102

2.7.1　CUDA设备控制102

2.7.2 CUDA与openMP114

2.7.3　CUDA与集群117

第3章　CUDA硬件架构120

3.1　NVIDIA显卡构造简介120

3.1.1　图形显卡概览120

3.1.2　PCI-E总线121

3.1.3　显存122

3.1.4　GPU芯片123

3.2　Tesla图形与计算架构124

3.2.1　SPA-TPC-SM126

3.2.2　主流GPU架构129

3.3　Tesla通用计算模型131

3.3.1　数据与指令的加载131

3.3.2　warp指令的发射与执行133

3.3.3　纹理、渲染和存储器流水线137

第4章　CUDA程序的优化141

4.1　CUDA程序优化概述141

4.2　测量程序运行时间144

4.2.1　设备端测时144

4.2.2　主机端测时148

4.3　任务划分148

4.3.1　任务划分原则148

4.3.2　grid和block维度设计150

4.4　存储器访问优化152

4.4.1　主机—设备通信优化152

4.4.2　全局存储器访问优化155

4.4.3　共享存储器访问优化160

4.4.4　使用纹理存储器和常数存储器加速163

4.5　指令流优化163

4.5.1 算术指令164

4.5.2　控制流指令166

4.5.3　访存指令166

4.5.4　同步指令167

4.6　CUDA profiler的使用167

4.6.1　图形分析167

4.6.2　图表分析167

4.7　优化应用举例169

4.7.1　矩阵乘法的优化169

4.7.2　并行归约的优化176

4.7.3　矩阵转置的优化184

第5章　综合应用190

5.1　基本应用190

5.1.1　双调排序网络190

5.1.2　Scan197

5.1.3　CUBLAS简单应用206

5.1.4　CUFFT简单应用211

5.2　高级应用217

5.2.1　共轭梯度法的CUBLAS实现217

5.2.2　AC多模式匹配算法的CUDA实现227

附录A　安装、配置、编译及调试237

附录B　常见问题与解答247

附录C　技术规范249

附录D　C扩展253

附录E　数学函数263

附录F　纹理拾取272

附录G　着色器模型275