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CUDA C プロフェッショナル プログラミング
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CUDA C プロフェッショナル プログラミング

インプレス

5,500円 (5,000円+税)

販売終了 CUDA Cプログラミングを本格的に理解して、プログラムの高速化を図るための技術解説書。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。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する方法を紹介します。

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内容紹介

CUDA Cプログラミングを本格的に理解して、プログラムの高速化を図るための技術解説書。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。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する方法を紹介します。さらに、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プログラミングについても説明。

◎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
第2章 CUDAプログラミングモデル
第3章 CUDAの実行モデル
第4章 グローバルメモリ
第5章 シェアードメモリとコンスタントメモリ
第6章 ストリームと並列処理
第7章 命令レベルのプリミティブの調整
第8章 CUDAのGPUアクセラレーションライブラリとOpenACC
第9章 マルチGPUプログラミング
第10章 実装上の注意点

書誌情報

  • 著者: John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher(著), 株式会社クイープ(訳), 森野慎也,成瀬 彰(監訳)
  • ページ数: 584ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: インプレス

対象読者

C/C++プログラミング経験者。CG、科学技術、組み込み産業、データ分析などに関わるプログラマー。

著者について

John Cheng

計算知能の専門家として10年以上金融業界で働き、遺伝的アルゴリズムにデータマイニングや統計学習を掛け合わせた先進的なソリューションを提供。現在は、エネルギー産業に従事。東京工業大学で計算知能分野の博士号を取得。

Max Grossman

医療画像システムや機械学習、地球物理学でCUDAの適用経験があるGPUコンピューティングの専門家。

Ty McKercher

2008年からNVIDIA社に勤務し、GPUアクセラレーション技術のユーザーサポートを行っている。

株式会社クイープ

1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。

森野慎也

2013年よりNVIDIAでCUDA担当のシニアソリューションアーキテクトとして勤務。本書では、監訳のほか、4、5、6、7、10章の日本語版コラムの執筆を担当。

目次

本書に寄せて

はじめに

謝辞

目次

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

  • 1.1　並列コンピューティング
  • 1.2　ヘテロジニアスコンピューティング
  • 1.3　Hello.World.from.GPU
  • 1.4　CUDA.C プログラミングは難しい？
  • 1.5　まとめ

第2章　CUDA プログラミングモデル

  • 2.1　CUDA プログラミングモデルの概要
  • 2.2　カーネルの所要時間の計測
  • 2.3　並列スレッドの構成
  • 2.4　デバイスの管理
  • 2.5　まとめ

第3章　CUDA の実行モデル

  • 3.1　CUDA の実行モデルの紹介
  • 3.2　ワープ実行の特性
  • 3.3　並列性の確保
  • 3.4　分岐のダイバージェンスの回避
  • 3.5　ループの展開
  • 3.6　ダイナミックパラレリズム
  • 3.7　まとめ

第4章　グローバルメモリ

  • 4.1　CUDA のメモリモデルの紹介
  • 4.2　メモリの管理
  • 4.3　メモリアクセスパターン
  • 4.4　カーネルの帯域幅の調整
  • 4.5　ユニファイドメモリを使った行列の加算
  • 4.6　まとめ

第5章　シェアードメモリとコンスタントメモリ

  • 5.1　CUDA のシェアードメモリの紹介
  • 5.2　シェアードメモリのデータレイアウトの確認
  • 5.3　グローバルメモリへのアクセスの削減
  • 5.4　グローバルメモリへのアクセスのコアレッシング
  • 5.5　コンスタントメモリ
  • 5.6　ワープシャッフル命令
  • 5.7　まとめ

第6章　ストリームと並列処理

  • 6.1　ストリームとイベントの紹介
  • 6.2　カーネルの並列実行
  • 6.3　カーネル実行とデータ転送のオーバーラップ
  • 6.4　GPU と CPU の実行のオーバーラップ
  • 6.5　ストリームのコールバック
  • 6.6　まとめ

第7章　命令レベルのプリミティブの調整

  • 7.1　CUDA 命令の概要
  • 7.2　アプリケーションに合わせた命令の最適化
  • 7.3　まとめ

第8章　CUDA の GPU アクセラレーションライブラリとOpenACC

  • 8.1　CUDA ライブラリの紹介
  • 8.2　cuSPARSE ライブラリ
  • 8.3　cuBLAS ライブラリ
  • 8.4　cuFFT ライブラリ
  • 8.5　cuRAND ライブラリ
  • 8.6　CUDA.6 で導入された CUDA ライブラリの機能
  • 8.7　CUDA ライブラリのパフォーマンスの調査
  • 8.8　OpenACC の使用
  • 8.9　まとめ

第9章　マルチ GPU プログラミング

  • 9.1　マルチ GPU への移行
  • 9.2　複数の GPU の間で計算処理を分割する
  • 9.3　複数の GPU でのピアツーピア通信
  • 9.4　マルチ GPU での有限差分法
  • 9.5　GPU クラスタでのアプリケーションのスケーリング
  • 9.6　まとめ

第10章　実装上の注意点

  • 10.1　CUDA.C の開発プロセス
  • 10.2　プロファイルに基づく最適化
  • 10.3　CUDA のデバッグ
  • 10.4　ケーススタディ：CUDA.C への C プログラムの移植
  • 10.5　まとめ

付録 A　参考文献

索引

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