Garland, published by A K Peter Publishers. Book Description: This second edition of CUDA Fortran for Scientists and Engineers provides best practices for efficient programming using NVIDIA's CUDA Fortran language. It covers the development of parallel algorithms and their implementation on NVIDIA GPUs, including memory management, data structures, and optimization techniques. The book also discusses the use of CUDA Fortran for scientific computing applications such as linear algebra, numerical integration, and solving partial differential equations. The book begins with an introduction to CUDA Fortran and its features, followed by a discussion of the underlying principles of parallelism and memory hierarchy. It then delves into the details of CUDA Fortran programming, including data types, arrays, and expressions. The book also covers advanced topics such as dynamic parallelism, shared memory, and synchronization. The author emphasizes the importance of understanding the technology evolution process and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival and unity in a warring state. He argues that this approach is essential for effective CUDA Fortran programming and can lead to significant improvements in performance and efficiency. The book concludes with a case study demonstrating the application of CUDA Fortran in solving a real-world problem, as well as suggestions for further reading and resources for those interested in learning more about CUDA Fortran and high-performance computing. Book Outline: I.

Garland, published by A K Peter Publishers. Это второе издание CUDA Fortran for Scientists and Engineers содержит передовые практики для эффективного программирования с использованием языка CUDA Fortran от NVIDIA. Он охватывает разработку параллельных алгоритмов и их реализацию на графических процессорах NVIDIA, включая управление памятью, структуры данных и методы оптимизации. В книге также обсуждается использование CUDA Fortran для научных вычислительных приложений, таких как линейная алгебра, численное интегрирование и решение дифференциальных уравнений в частных производных. Книга начинается с введения в CUDA Fortran и его особенности, за которым следует обсуждение основополагающих принципов параллелизма и иерархии памяти. Затем он углубляется в детали программирования CUDA Fortran, включая типы данных, массивы и выражения. Книга также охватывает такие продвинутые темы, как динамический параллелизм, разделяемая память и синхронизация. Автор подчеркивает важность понимания процесса эволюции технологий и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания и единства человека в воюющем государстве. Он утверждает, что этот подход необходим для эффективного программирования CUDA Fortran и может привести к значительному улучшению производительности и эффективности. Книга завершается тематическим исследованием, демонстрирующим применение CUDA Fortran при решении реальной проблемы, а также предложениями по дальнейшему чтению и ресурсами для тех, кто заинтересован в том, чтобы узнать больше о CUDA Fortran и высокопроизводительных вычислениях. Очерк книги: И.

''