ダウンロード CUDA C プロフェッショナル プログラミング (impress top gear) fb2 本

ディープラーニングや機械学習などAIの処理高速化に最適! CUDA C プログラミングを本格的に学ぶ。グローバルメモリ、シェアードメモリ、ストリームなどを徹底活用。CUDAは、CPUとGPUが協調して並列処理を行うプログラムの開発・実行環境。本書では、CUDAプログラミングモデルから始め、カーネルレベルやグリッドレベルの並列化手法を解説。さらには、GPUスループットの計測、CUDAアプリケーションへの効率的な移植、マルチGPUプログラミングも説明。CUDA Cプログラムの処理をより高速化するための格好の一冊。◎本書は『Professional CUDA C Programming』の翻訳書です。【本書の構成】第1章 CUDAによるヘテロジニアス並列コンピューティングCPUをGPUで補う異種アーキテクチャと、異種並列プログラミングへのパラダイムシフトを紹介。第2章 CUDAプログラミングモデルCUDAのプログラミングモデルとプログラムの構造を説明し、超並列コンピューティングのプログラミングモデルを通じて提供される2段階のスレッド階層を解説。第3章 CUDAの実行モデルGPU上の数千のスレッドのスケジューリングを学ぶことにより、ハードウェアの観点からカーネル実行を詳しく見ていきます。第4章 グローバルメモリCUDAのメモリモデルを解説し、グローバルメモリのデータレイアウトとグローバルメモリへのアクセスパターンを分析。第5章 シェアードメモリとコンスタントメモリシェアードメモリを使ってカーネルのパフォーマンスを向上させる方法を説明。第6章 ストリームと並列処理CUDAストリームによるマルチカーネル並列化の実装方法、通信と計算のオーバーラップ、さまざまなジョブディスパッチ戦略によるカーネル間の並列性への影響を説明。第7章 命令レベルのプリミティブの調整浮動小数点数の演算、標準数学関数と組み込み数学関数、CUDAのアトミック演算の特徴を説明。第8章 CUDAのGPUアクセラレーションライブラリとOpenACC線形代数、フーリエ変換、乱数生成に関する具体的なサンプルを示し、CUDAライブラリによる新たなレベルの並列化を説明。コンパイラディレクティブに基づくGPUプログラミングモデルであるOpenACCも解説。第9章 マルチGPUプログラミングピアツーピアのGPUメモリアクセスのためのGPU Directテクノロジを説明し、複数のGPUにまたがって計算を管理および実行する方法も解説。第10章 実装上の注意点CUDAの開発プロセスと、プロファイルベースのさまざまな最適化手法を説明。