CUDA Cプロフェッショナルプログラミング

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-8443-3891-8
• タイトル: CUDA Cプロフェッショナルプログラミング
• タイトルよみ: クーダ シー プロフェッショナル プログラミング
• 著者・編者: John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher 著; クイープ 訳; 森野慎也 監訳
• シリーズタイトル: impress top gear
• 著者標目: Cheng, John ( 001214875 )典拠; Grossman, Max ( 001214876 )典拠; McKercher, Ty ( 001214877 )典拠; クイープ クイープ ( 00854582 )典拠; 森野, 慎也 モリノ, シンヤ ( 001214878 )典拠
• 出版事項: 東京 : インプレス
• 出版年月日等: 2015.9
• 出版年（W3CDTF）: 2015
• 数量: 560p
• 大きさ: 24cm
• その他のタイトル: Professional CUDA C Programming
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 原文の言語コード: eng
• 件名標目: プログラミング (コンピュータ) プログラミング (コンピュータ) ( 00569223 )典拠
• NDC9版: 007.64 : 情報科学
• NDLC: M159
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 原タイトル: Professional CUDA C Programming
• 書誌注記: 文献あり 索引あり
• 入手条件・定価: 5000円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: M159-L755
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 026729786; http://id.ndl.go.jp/bib/026729786
• 全国書誌番号: 22640897
• トーハンMARC番号: 33337919
• 目録規則: 日本目録規則1987年版改訂版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: 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理解して、プログラムの高速化を図るための技術解説書。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。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。（『Professional CUDA C Programming』の翻訳書です）
• 一般注記（コンテンツ）: 電子書籍
• 製作者: インプレス
• 製作年: 2015-09-24
• 記録形式: EPUB; リフロー
• 連携機関・データベース: 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）; https://jpro2.jpo.or.jp/
• JP-eコード: 8443389111000000000y

目次

表紙
正誤表のWebページ
本書に寄せて
まえがき
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
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
著者について
奥付