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예제로 배우는 CUDA 프로그래밍

  • 제이슨샌더스,에드워드캔드롯
  • 박춘언
  • 비제이퍼블릭
  • 2011년 10월 26일
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상품상세정보
ISBNISBN-13 : 9788994774060
쪽수328쪽
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  • 컴퓨터/IT > 시스템공학
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책 소개
예제로 배우는 CUDA 프로그래밍: 입문자를 위한 GPGPU 프로그래밍의 기초 “이 책은 가속기 기반(accelerator-based)의 컴퓨팅 시스템에서 작업을 수행하는 이들이 읽어야 할 책이다.” -잭 돈가라(Jack Dongarra)(테네시 대학 오크리지 국립 연구소) 《예제로 배우는 CUDA 프로그래밍》은 최근 대용량 병렬 가속기들의 프로그래밍 문제에 대한 가장 혁신적이고 강력한 해결책 중 하나를 이용함으로써 소프트웨어 개발에서의 문제의 핵심을 설명한다. 이 책은 여러분에게 예제, 프로그램을 구성하는 과정, NVIDIA GPU를 효율적으로 사용하는 통찰력을 제공함으로써 CUDA C 프로그래밍에 대한 소개를 한다. 또한 간단한 예제부터 (로직과 성능을 포함한) 디버깅까지 입문자들을 위한 병렬 컴퓨팅의 개념들을 설명한다. 그뿐만 아니라, 고급 주제 및 많은 어플리케이션들을 이용하고 구축하면서 발생하는 문제들도 다루고 있다. 이 책에서는 프로그래밍 예제들을 통하여 제시한 개념들을 보강한다. CUDA는 병렬 프로그램 개발이 가능하도록 설계된 컴퓨팅 아키텍처다. CUDA 아키텍처는 대규모 소프트웨어 플랫폼에서 프로그래머들이 고성능 어플리케이션을 제작할 때 GPU(그래픽스 프로세서 유닛)의 막강한 성능을 이용할 수 있게 도와준다. 물론 GPU는 오랫동안 그래픽스와 게임 어플리케이션에서 이용 가능하였지만, 지금은 CUDA가 과학, 엔지니어링, 금융을 포함한 다른 분야에서 어플리케이션을 제작하는 프로그래머들에게 GPU의 가치 있는 자원을 제공해준다. 그래픽스 프로그래밍에 대한 지식이 필요 없으며, 단지 조금 확장된 C 언어로 프로그래밍할 수 있는 능력만 있으면 누구나 배울 수 있다. CUDA 소프트웨어 플랫폼 팀의 두 명의 책임이 집필한 예제로 배우는 CUDA 프로그래밍은 새로운 기술을 이용하는 방법을 프로그래머들에게 보여준다. 저자들은 동작하는 예제들을 통해 CUDA 개발에서의 각 부문을 소개한다. 이 책에서는 CUDA 플랫폼 및 아키텍처에 대한 간결한 소개와 CUDA C에 대한 빠른 학습을 가이드하고 난 후, CUDA의 주요 특징들과 관련된 기술들과 그들 간의 균형 있는 사용법에 대해 상세히 설명한다. 여러분은 이 책에서 CUDA C의 확장 문법들과 정말 뛰어난 성능의 CUDA 소프트웨어를 작성하는 방법을 발견할 것이다.
목차
1장. 왜 CUDA인가? 왜 지금인가? 1.1 이번 장의 목표 1.2 병렬 프로세싱의 시대 1.3 GPU 컴퓨팅의 도래 1.4 CUDA 1.5 CUDA를 이용한 어플리케이션 1.6 요약 2장. 시작하기 2.1 이번 장의 목표 2.2 개발 환경 2.3 요약 3장. CUDA C에 대한 소개 3.1 이번 장의 목표 3.2 첫 번째 프로그램 3.3 디바이스 정보 질의하기 3.4 디바이스 속성 이용하기 3.5 요약 4장. CUDA C를 이용한 병렬 프로그래밍 4.1 이번 장의 목표 4.2 CUDA 병렬 프로그래밍 4.3 요약 5장. 스레드 협력 5.1 이번 장의 목표 5.2 병렬 블록들을 분할하기 5.3 공유메모리와 동기화 5.4 요약 6장. 상수 메모리와 이벤트 6.1 이번 장의 목표 6.2 상수 메모리 6.3 이벤트를 이용한 성능 측정 6.4요약 7장. 텍스처 메모리 7.1 이번 장의 목표 7.2 텍스처 메모리 개요 7.3 열전달 시뮬레이션 7.4요약 8장. 그래픽스 상호운용성 8.1 이번 장의 목표 8.2 그래픽스 상호운용 8.3 그래픽스 상호운용을 이용한 GPU 물결 8.4 그래픽스 상호운용을 이용한 열전달 8.5 DirectX 상호운용성 8.6 요약 9장. 원자 9.1 이번 장의 목표 9.2 계산 능력 9.3 원자적 연산 개요 9.4 히스토그램 계산 9.5 요약 10장. 스트림 10.1 이번 장의 목표 10.2 잠긴 페이지의 호스트 메모리 10.3 CUDA 스트림 10.4 하나의 CUDA 스트림 이용 10.5 다수의 CUDA 스트림 이용 10.6 GPU 작업 스케줄링 10.7 효과적인 다수의 CUDA 스트림 이용 10.8 요약 11장. 다중 GPU 상의 CUDA C 11.1 이번 장의 목표 11.2 무복사 호스트 메모리 11.3 다수의 GPU 이용하기 11.4 이식이 가능한 고정 메모리 11.5 요약 12장. 최종 카운트다운 12.1 이번 장의 목표 12.2 CUDA 툴 12.3 문서로된 자료 12.4 코드로된 자료 12.5 요약 부록. 고급 원자 A.1 돌아온 내적 예제 A.2 해시 테이블 구현 A.3 요약
저자 소개
저자 : 제이슨샌더스,에드워드캔드롯
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