Ocena:
Ogólnie rzecz biorąc, książka otrzymuje pozytywne opinie za kompleksowe wprowadzenie do programowania CUDA i wysokowydajnych obliczeń równoległych. Podczas gdy wielu recenzentów docenia jej przystępność i jasne wyjaśnienia, niektórzy krytykują ją za przestarzałość i brak wystarczającego wsparcia dla nowszych technologii. Książka jest szczególnie polecana początkującym i inżynierom, którzy chcą lepiej zrozumieć CUDA.
Zalety:⬤ Kompleksowe i dobrze zorganizowane wprowadzenie do programowania CUDA.
⬤ Przejrzyste wyjaśnienia odpowiednie dla czytelników na różnych poziomach umiejętności.
⬤ Cenne narzędzia i przykłady do praktycznego zastosowania, zwłaszcza w takich dziedzinach jak przetwarzanie obrazu i głębokie uczenie się.
⬤ Istotne informacje na temat integracji CUDA z inżynierskimi środowiskami programistycznymi.
⬤ Doskonała dla początkujących i zapewnia solidne podstawy do dalszej nauki.
⬤ Niektóre treści są przestarzałe i niekompatybilne z aktualnymi wersjami Visual Studio.
⬤ Brak zaktualizowanych zasobów wsparcia, co prowadzi do trudności w praktycznym zastosowaniu.
⬤ Niektórzy czytelnicy uznali materiał za zbyt powierzchowny lub pozbawiony głębi.
⬤ Nieporozumienia związane z różnicami w przykładach dla różnych systemów operacyjnych.
⬤ Potrzeba bardziej zaawansowanej aktualizacji obejmującej nowsze biblioteki i architektury CUDA.
(na podstawie 19 opinii czytelników)
Cuda for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing
CUDA dla inżynierów daje bezpośrednie, praktyczne zaangażowanie w osobiste, wysokowydajne obliczenia równoległe, umożliwiając wykonywanie obliczeń na komputerze PC na poziomie gier, które jeszcze kilka lat temu wymagałyby superkomputera.
Autorzy w jasny i zwięzły sposób przedstawiają podstawy programowania w języku CUDA C, szybko prowadząc użytkownika od uruchamiania przykładowych programów do tworzenia własnego kodu. Przez cały czas będziesz uczyć się na kompletnych przykładach, które możesz budować, uruchamiać i modyfikować, uzupełnionych dodatkowymi projektami, które pogłębiają twoje zrozumienie. Wszystkie projekty są w pełni rozwinięte, ze szczegółowymi instrukcjami budowania dla wszystkich głównych platform.
Idealny dla każdego naukowca, inżyniera lub studenta z przynajmniej wstępnym doświadczeniem w programowaniu, ten przewodnik nie zakłada specjalistycznego doświadczenia w obliczeniach opartych na GPU lub obliczeniach równoległych. W dodatku autorzy prezentują również odświeżenie programowania w języku C dla tych, którzy tego potrzebują.
Omówienie obejmuje.
⬤ Przygotowanie komputera do uruchamiania programów CUDA.
⬤ Zrozumienie modelu równoległości CUDA i rozszerzeń języka C.
⬤ Przesyłanie danych pomiędzy CPU i GPU.
⬤ Zarządzanie taktowaniem, profilowanie, obsługa błędów i debugowanie.
⬤ Tworzenie siatek 2D.
⬤ Współpraca z OpenGL w celu zapewnienia interaktywności użytkownika w czasie rzeczywistym.
⬤ Przeprowadzanie podstawowych symulacji z wykorzystaniem równań różniczkowych.
⬤ Wykorzystanie szablonów do zarządzania powiązanymi obliczeniami w różnych wątkach.
⬤ Wykorzystanie możliwości pamięci współdzielonej CUDA w celu zwiększenia wydajności.
⬤ Interakcja z danymi 3D: cięcie, renderowanie objętości i rzutowanie promieni.
⬤ Korzystanie z bibliotek CUDA.
⬤ Znajdowanie dodatkowych zasobów i kodu CUDA.
Realistyczne przykładowe aplikacje obejmują.
⬤ Wizualizacja funkcji w 2D i 3D.
⬤ Rozwiązywanie równań różniczkowych przy zmianie warunków początkowych lub brzegowych.
⬤ Wyświetlanie/przetwarzanie obrazów lub stosów obrazów.
⬤ Obliczanie iloczynów wewnętrznych i centroidów.
⬤ Rozwiązywanie układów liniowych równań algebraicznych.
⬤ Obliczenia Monte Carlo.