CUDA

  • CUDA И ВЫЧИСЛЕНИЯ НА GPU
  • ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА GPU
  • GPU ДЛЯ СЕРВЕРОВ И РАБОЧИХ СТАНЦИЙ
Параллельные вычисления CUDA
Divider

Книги, посвященные CUDA и вычислениям на GPU

 

CUDA и OpenACC:

Пройти бесплатный
онлайн-курс по CUDA.

CUDA Fortran для ученых и инженеров

Г. Рутм, М. Фатика
Издательство: ДМК Пресс
Мягкая обложка, 364 стр.

Присоединиться к группе
NVIDIA CUDA вконтакте.

Fortran – один из важнейших языков программирования для высокопроизводительных вычислений, для которого было разработано множество популярных пакетов программ для решения вычислительных задач. NVIDIA совместно с The Portland Group (PGI) разработали набор расширений к языку Fortran, которые позволяют использовать технологию CUDA на графических картах NVIDIA для ускорения вычислений.

Книга демонстрирует всю мощь и гибкость этого расширенного языка для создания высокопроизводительных вычислений. Не требуя никаких предварительных познаний в области параллельного программирования авторы скрупулезно шаг за шагом раскрывают основы создания высокопроизводительных параллельных приложений, попутно поясняя важные архитектурные детали современного графического процессора – ускорителя вычислений.

Издание предназначено для инженеров, научных работников, программистов, в также будет полезно студентам вузов соответствующих специальностей.

 

 

Параллельные вычисления на GPU.
Архитектура и программная модель CUDA: Учебное пособие.

А. В. Боресков и др. Предисл.: В. А. Садовничий

Издательство Московского университета, 2012
Перепелт, 336 стр.
ISBN: 978-5-211-06340-2

Данная книга представляет собой подробное практическое руководство по разработке приложений с использованием технологии NVIDIA CUDA версии 4. В первой части последовательно излагаются основы программной модели CUDA применительно к языкам C и Fortran, сведения о типах памяти GPU и методы эффективного использования разделяемой памяти на примере некоторых вычислительных алгоритмов. Во второй части дан обзор прикладных математических библиотек и языковых надстроек на основе CUDA. Специальные разделы книги посвящены элементам профессиональной разработки – средствам анализа, отладки и диагностики. Рассмотрены методы управления несколькими GPU на рабочих станциях и распределенных кластерных системах. Заключительная часть содержит несколько статей о применении CUDA в задачах математического моделирования гидродинамических процессов и компьютерной графике. Книга предназначена для разработчиков и исследователей, применяющих параллельные вычисления.

 

 

Вычисления на графических процессорах (GPU) в задачах математической и теоретической физики

Перепёлкин Е.Е., Садовников Б.И., Иноземцева Н.Г.
Издательство: URSS, 2014, Москва, Нахимовский пр-кт, 56
ISBN: 978-5-9710-1085-2
Мягкая обложка, 176 стр.

Данное учебное пособие является обобщением курса лекций, который читался на физическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова по методам параллельного программирования на GPU в задачах теоретической и математической физики. В курсе изложены базовые знания, необходимые, чтобы быстро и эффективно начать писать программы на графическом процессоре (GPU) без специальной подготовки в области программирования.

Курс лекций рассчитан на широкий круг студентов, аспирантов, преподавателей вузов и специалистов в различных областях математического моделирования и теоретической физики, для которых программирование не является основной специальностью, а используется ими как дополнительный инструмент в численном моделировании исследуемых задач

 

 

Оптимизация алгоритмов задач математической физики для графических процессоров

Иноземцева Н.Г., Перепёлкин Е.Е., Садовников Б.И.
Издательство: Физический факультет МГУ М.В. Ломоносова, 2012, Москва
ISBN: 978-5-8279-0107-5
Твердый переплет, 240 стр.

Рассматривается потенциал графических процессоров (GPU) для оптимизации алгоритмов моделирования трехмерной динамики пучка заряженных частиц в электромагнитных полях на примере ускорителя заряженных частиц циклотрона. Рассмотрена задача трассировки частиц, учета пространственного заряда и оценки потерь частиц на структурных элементах установки. Книга адресована широкому кругу читателей, как специалистам в области математического моделирования и математикой физики, так и читателям которых интересуют современные методы компьютерного моделирования. Книга адресована также студентам старших курсов и аспирантам технических и естественно научных специальностей, а также научным работникам и инженерам.

 

 

Технология CUDA в примерах

Джейсон Сандерс, Эдвард Кэндрот

«Технология CUDA в примерах. Введение в программирование графических процессоров»

ДМК Пресс, 2011 г.
Мягкая обложка, 232 стр.
ISBN 978-5-94074-504-4, 978-0-13-138768-3

Книга написана двумя старшими членами команды по разработке программной платформы CUDA. Новая технология представлена в ней с точки зрения программиста. Авторы рассматривают все аспекты разработки на CUDA, иллюстрируя изложение работающими примерами. После краткого введения в саму платформу и архитектуру CUDA, а также беглого обзора языка CUDA С, начинается подробное обсуждение различных функциональных возможностей CUDA и связанных с ними компромиссов. Вы узнаете, когда следует использовать то или иное средство и как писать программы, демонстрирующие поистине выдающуюся производительность.

 

 

Основы работы с технологией CUDA

А. В. Боресков, А. А. Харламов

«Основы работы с технологией CUDA»

2010 г.
Мягкая обложка, 232 стр.
ISBN 978-5-94074-578-5

Данная книга посвящена программированию современных графических процессоров (GPU) на основе технологии CUDA от компании NVIDIA. В книге разбираются как сама технология CUDA, так и архитектура поддерживаемых GPU и вопросы оптимизации, включающие использование .PTX. Рассматривается реализация целого класса алгоритмов и последовательностей на CUDA. К книге прилагается CD, который содержит примеры решения на CUDA реальных задач с большим объемом вычислений из широкого класса областей, включая моделирование нейронных сетей, динамику движения элементарных частиц, геномные исследования и многое другое.

 
 
 

на английском

 

GPU Computing Gems Parallel Processors CUDA by Example The OpenCL CUDA GPU

OpenCL CUDA GPU CUDA GPU CUDA OpenCL

 
 
CUDA и вычисления на GPU

Что такое вычисления на GPU?
Факты о вычислениях на GPU
Программирование GPU
Архитектура Kepler GPU
Облачные вычисления на GPU

Что такое CUDA?
CUDA в действии
CUDA Альманах
CUDA и OpenACC:
Бесплатный Онлайн курс

Обучение CUDA
Центры повышения
квалификации CUDA

Исследовательские центры CUDA
Центры обучения CUDA

Приложения для
вычислений на GPU

Приложения для вычислений
на Tesla GPU

Примеры применения Tesla
Директивы OpenACC
Тест-драйв Tesla GPU

Tesla GPU для серверов
и рабочих станций

Почему Tesla
Решения Tesla для серверов
Решения Tesla для рабочих станций
Встраиваемая платформа разработок
Купить Tesla GPU

Новости и
информация о Tesla

Истории успеха Tesla
Литература о продукте
Средства программного
обеспечения Tesla

Программные средства
разработки Tesla

Вебинары на русском языке
NVIDIA Research
Уведомления о новостях Tesla

Мы в социальных сетях

VKontakte VKontakte

YouTube YouTube

Twitter Twitter

Instagram Instagram

NVIDIA Blog Блог NVIDIA