Book Description: This book provides a comprehensive introduction to parallel programming, focusing on the practical aspects of programming massively parallel processors (GPUs) using CUDA, the most popular programming model for NVIDIA GPUs. The authors emphasize hands-on experience with real-world examples and exercises to help readers master the concepts and techniques of parallel programming. They cover all major aspects of GPU computing, including memory hierarchies, thread organization, and data movement, and provide an overview of the current state of GPU research and future trends. The book begins with an introduction to parallelism and parallel processing, followed by an overview of the GPU architecture and its advantages over traditional CPU architectures. It then delves into the details of CUDA programming, including memory management, thread organization, and data movement, with numerous examples and exercises to reinforce the concepts. The book also covers advanced topics such as shared memory, constant buffers, and dynamic parallelism, as well as GPU-accelerated algorithms for scientific simulations, machine learning, and computer vision.

Эта книга содержит подробное введение в параллельное программирование, фокусируясь на практических аспектах программирования массово-параллельных процессоров (GPU) с использованием CUDA, самой популярной модели программирования для графических процессоров NVIDIA. Авторы подчеркивают практический опыт с реальными примерами и упражнениями, чтобы помочь читателям освоить концепции и методы параллельного программирования. Они охватывают все основные аспекты вычислений на GPU, включая иерархии памяти, организацию потоков и перемещение данных, и дают обзор текущего состояния исследований GPU и будущих тенденций. Книга начинается с введения в параллелизм и параллельную обработку, за которым следует обзор архитектуры GPU и её преимуществ перед традиционными архитектурами CPU. Затем он углубляется в детали программирования CUDA, включая управление памятью, организацию потоков и перемещение данных, с многочисленными примерами и упражнениями для подкрепления концепций. Книга также охватывает такие продвинутые темы, как общая память, постоянные буферы и динамический параллелизм, а также алгоритмы научного моделирования, машинного обучения и компьютерного зрения, работающие с GPU.

Ce livre contient une introduction détaillée à la programmation parallèle, en se concentrant sur les aspects pratiques de la programmation des processeurs massifs-parallèles (GPU) en utilisant CUDA, le modèle de programmation le plus populaire pour les processeurs graphiques NVIDIA. s auteurs mettent l'accent sur l'expérience pratique avec des exemples et des exercices réels pour aider les lecteurs à maîtriser les concepts et les méthodes de programmation parallèle. Ils couvrent tous les aspects fondamentaux du calcul sur le GPU, y compris les hiérarchies de la mémoire, l'organisation des flux et le mouvement des données, et donnent un aperçu de l'état actuel de la recherche sur le GPU et des tendances futures. livre commence par une introduction au parallélisme et au traitement parallèle, suivie d'un aperçu de l'architecture GPU et de ses avantages par rapport aux architectures CPU traditionnelles. Il est ensuite approfondi dans les détails de la programmation de CUDA, y compris la gestion de la mémoire, l'organisation des flux et le mouvement des données, avec de nombreux exemples et exercices pour renforcer les concepts. livre couvre également des sujets avancés tels que la mémoire commune, les tampons permanents et le parallélisme dynamique, ainsi que les algorithmes de modélisation scientifique, d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur fonctionnant avec GPU.

Este libro contiene una introducción detallada a la programación paralela, centrándose en los aspectos prácticos de la programación de procesadores paralelos masivos (GPU) utilizando CUDA, el modelo de programación más popular para los procesadores gráficos NVIDIA. autores destacan la experiencia práctica con ejemplos y ejercicios reales para ayudar a los lectores a dominar conceptos y técnicas de programación paralelas. Abarcan todos los aspectos básicos de la computación en la GPU, incluyendo jerarquías de memoria, organización de flujos y movimiento de datos, y proporcionan una visión general del estado actual de la investigación de la GPU y las tendencias futuras. libro comienza con una introducción al paralelismo y al procesamiento paralelo, seguido de una revisión de la arquitectura de la GPU y sus ventajas sobre las arquitecturas tradicionales de la CPU. A continuación, profundiza en los detalles de la programación CUDA, incluyendo la gestión de memoria, la organización de flujos y el movimiento de datos, con numerosos ejemplos y ejercicios para reforzar conceptos. libro también cubre temas avanzados como la memoria compartida, los búferes permanentes y el paralelismo dinámico, así como algoritmos de simulación científica, aprendizaje automático y visión por computadora que trabajan con la GPU.

Book Descrição: Este livro traz uma introdução detalhada à programação paralela, focando nos aspectos práticos da programação de processadores em massa paralelos (GPU) com CUDA, o modelo de programação mais popular para processadores gráficos NVIDIA. Os autores enfatizam a experiência prática com exemplos e exercícios reais para ajudar os leitores a aprender conceitos e técnicas de programação paralela. Eles abrangem todos os principais aspectos da computação em GPU, incluindo hierarquias de memória, organização de fluxos e movimentação de dados, e fornecem uma visão geral do estado atual dos estudos da GPU e tendências futuras. O livro começa com a introdução ao paralelismo e ao processamento paralelo, seguido por uma revisão da arquitetura da GPU e suas vantagens sobre as arquiteturas tradicionais do CPU. Depois, aprofundou-se nos detalhes da programação do CUDA, incluindo gerenciamento de memória, organização de fluxos e movimentação de dados, com muitos exemplos e exercícios para reforçar os conceitos. O livro também abrange temas avançados como memória compartilhada, tampões permanentes e paralelismo dinâmico, além de algoritmos de simulação científica, aprendizado de máquina e visão computacional que funcionam com GPU.

Buchbeschreibung: Dieses Buch bietet eine detaillierte Einführung in die parallele Programmierung und konzentriert sich auf die praktischen Aspekte der Programmierung von Massiv-Parallel-Prozessoren (GPUs) mit CUDA, dem beliebtesten Programmiermodell für NVIDIA-GPUs. Die Autoren betonen praktische Erfahrungen mit realen Beispielen und Übungen, um den sern zu helfen, die Konzepte und Techniken der parallelen Programmierung zu beherrschen. e decken alle wichtigen Aspekte der GPU-Datenverarbeitung ab, einschließlich Speicherhierarchien, Flussorganisation und Datenverschiebung, und geben einen Überblick über den aktuellen Stand der GPU-Forschung und zukünftige Trends. Das Buch beginnt mit einer Einführung in Parallelität und Parallelverarbeitung, gefolgt von einem Überblick über die GPU-Architektur und ihre Vorteile gegenüber herkömmlichen CPU-Architekturen. Anschließend geht es in die Details der CUDA-Programmierung, einschließlich Speicherverwaltung, Flussorganisation und Datenverlagerung, mit zahlreichen Beispielen und Übungen zur Verstärkung der Konzepte. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie Shared Memory, persistente Puffer und dynamische Parallelität sowie Algorithmen für wissenschaftliche Modellierung, maschinelles rnen und Computer Vision, die mit GPUs arbeiten.

Książka Opis: Ta książka zawiera szczegółowe wprowadzenie do równoległego programowania, koncentrując się na praktycznych aspektach programowania masowych procesorów równoległych (GPU) za pomocą CUDA, najpopularniejszego modelu programowania dla NVIDIA GPU. Autorzy podkreślają praktyczne doświadczenia z rzeczywistymi przykładami i ćwiczeniami, aby pomóc czytelnikom opanować równoległe koncepcje i techniki programowania. Obejmują one wszystkie główne aspekty przetwarzania GPU, w tym hierarchie pamięci, gwintowanie i ruch danych, a także zapewniają przegląd aktualnego stanu badań nad GPU i przyszłych trendów. Książka rozpoczyna się wprowadzeniem do równoległego i równoległego przetwarzania, a następnie przeglądem architektury GPU i jej zalet nad tradycyjnymi architekturami procesora. Następnie zagłębia się w szczegóły programowania CUDA, w tym zarządzania pamięcią, gwintowania i ruchu danych, z licznymi przykładami i ćwiczeniami wzmacniającymi koncepcje. Książka obejmuje również zaawansowane tematy, takie jak wspólna pamięć, trwałe bufory i dynamiczny paralelizm, a także modelowanie naukowe, uczenie maszynowe i komputerowe algorytmy wzroku współpracujące z GPU.

תיאור הספר: ספר זה מספק מבוא מפורט לתכנות מקביל, תוך התמקדות בהיבטים המעשיים של תכנות מעבדי מסה מקבילים (GPUs) באמצעות CUDA, מודל התכנות הפופולרי ביותר עבור NVIDIA GPUs. המחברים שמים דגש על חוויות ידניות עם דוגמאות ותרגילים בעולם האמיתי כדי לעזור לקוראים לשלוט במושגי תכנות וטכניקות מקבילות. הם מכסים את כל ההיבטים העיקריים של מחשוב GPU, כולל היררכיות זיכרון, חוטים, ותנועת נתונים, ומספקים סקירה של המצב הנוכחי של מחקר GPU ומגמות עתידיות. הספר מתחיל עם הקדמה למקביליות ועיבוד מקבילי, ואחריו סקירה של אדריכלות GPU והיתרונות שלה על ארכיטקטורות מעבד מסורתיות. לאחר מכן הוא מתעמק בפרטים של תכנות CUDA, כולל ניהול זיכרון, חוטים, ותנועת נתונים, עם דוגמאות ותרגילים רבים לחיזוק המושגים. הספר עוסק גם בנושאים מתקדמים כגון זיכרון משותף, חיצים מתמידים ומקביליות דינמית, כמו גם מודלים מדעיים, למידת מכונה ואלגוריתמי ראייה ממוחשבים הפועלים עם GPUs.''

Kitap Açıklaması: Bu kitap NVIDIA GPU'lar için en popüler programlama modeli olan CUDA'yı kullanarak kütle paralel işlemcileri (GPU'lar) programlamanın pratik yönlerine odaklanarak paralel programlamaya ayrıntılı bir giriş sunmaktadır. Yazarlar, okuyucuların paralel programlama kavramlarını ve tekniklerini öğrenmelerine yardımcı olmak için gerçek dünyadaki örneklerle ve alıştırmalarla uygulamalı deneyimleri vurgulamaktadır. Bellek hiyerarşileri, iş parçacığı ve veri hareketi dahil olmak üzere GPU hesaplamanın tüm önemli yönlerini kapsar ve GPU araştırmasının mevcut durumu ve gelecekteki eğilimler hakkında genel bir bakış sağlar. Kitap, paralellik ve paralel işleme bir giriş ile başlar, ardından GPU mimarisine ve geleneksel CPU mimarilerine göre avantajlarına genel bir bakış izler. Daha sonra, bellek yönetimi, iş parçacığı ve veri hareketi de dahil olmak üzere CUDA programlamanın ayrıntılarını, kavramları güçlendirmek için çok sayıda örnek ve alıştırma ile inceler. Kitap ayrıca paylaşılan bellek, kalıcı tamponlar ve dinamik paralellik gibi gelişmiş konuların yanı sıra bilimsel modelleme, makine öğrenimi ve GPU'larla çalışan bilgisayarlı görme algoritmalarını da kapsıyor.

وصف الكتاب: يقدم هذا الكتاب مقدمة مفصلة للبرمجة الموازية، مع التركيز على الجوانب العملية لبرمجة معالجات الكتلة المتوازية (GPUs) باستخدام CUDA، نموذج البرمجة الأكثر شيوعًا لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA. يؤكد المؤلفون على التجارب العملية مع الأمثلة والتمارين الواقعية لمساعدة القراء على إتقان مفاهيم وتقنيات البرمجة المتوازية. وهي تغطي جميع الجوانب الرئيسية لحوسبة وحدة معالجة الرسومات، بما في ذلك التسلسل الهرمي للذاكرة، والخيوط، وحركة البيانات، وتقدم نظرة عامة على الحالة الحالية لأبحاث وحدة معالجة الرسومات والاتجاهات المستقبلية. يبدأ الكتاب بمقدمة عن التوازي والمعالجة الموازية، تليها نظرة عامة على بنية وحدة معالجة الرسومات ومزاياها على بنى وحدة المعالجة المركزية التقليدية. ثم يتعمق في تفاصيل برمجة CUDA، بما في ذلك إدارة الذاكرة، والخيوط، وحركة البيانات، مع العديد من الأمثلة والتمارين لتعزيز المفاهيم. يغطي الكتاب أيضًا موضوعات متقدمة مثل الذاكرة المشتركة والمخزونات المؤقتة المستمرة والتوازي الديناميكي، بالإضافة إلى النمذجة العلمية والتعلم الآلي وخوارزميات رؤية الكمبيوتر التي تعمل مع وحدات معالجة الرسومات.

책 설명: 이 책은 NVIDIA GPU에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 모델 인 CUDA를 사용하여 GPU (프로그래밍 질량 병렬 프로세서) 의 실제 측면에 중점을 둔 병렬 프로그래밍에 대한 자세한 소개를 제공합니다. 저자는 독자가 병렬 프로그래밍 개념과 기술을 마스터 할 수 있도록 실제 사례 및 연습에 대한 실습 경험을 강조합니다. 메모리 계층, 스레딩 및 데이터 이동을 포함하여 GPU 컴퓨팅의 모든 주요 측면을 다루며 현재 GPU 연구 및 향후 추세에 대한 개요를 제공합니다. 이 책은 병렬 처리 및 병렬 처리에 대한 소개와 GPU 아키텍처 및 기존 CPU 아키텍처에 대한 장점에 대한 개요로 시작됩니다. 그런 다음 개념을 강화하기위한 수많은 예와 연습을 통해 메모리 관리, 스레딩 및 데이터 이동을 포함한 CUDA 프로그래밍의 세부 사항을 살펴 봅니다. 이 책은 또한 공유 메모리, 영구 버퍼 및 동적 병렬 처리와 같은 고급 주제뿐만 아니라 GPU와 함께 작동하는 과학 모델링, 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 다룹니다.

Book Description：この本は、NVIDIA GPUで最も人気のあるプログラミングモデルであるCUDAを使用した大量並列プロセッサ（GPU）のプログラミングの実用的な側面に焦点を当てた、並列プログラミングの詳細な紹介を提供します。著者たちは、並列プログラミングの概念と技術を読者が習得するのに役立つ実践的な実例と演習を強調している。メモリ階層、スレッド、データ移動など、GPUコンピューティングの主要な側面を網羅し、GPU研究の現状と今後の動向を概観します。この本は、並列処理と並列処理の紹介から始まり、続いてGPUアーキテクチャの概要と、従来のCPUアーキテクチャに比べて利点があります。その後、メモリ管理、スレッディング、データ移動などのCUDAプログラミングの詳細を掘り下げ、概念を強化するための数多くの例と演習を行います。また、共有メモリ、永続バッファ、動的並列性などの高度なトピック、GPUで動作する科学的モデリング、機械学習、コンピュータビジョンアルゴリズムも網羅しています。

書籍描述：本書詳細介紹了並行編程，重點介紹了使用CUDA（NVIDIA GPU最受歡迎的編程模型）進行批量並行處理器（GPU）編程的實際方面。作者強調使用實際示例和練習的實踐經驗，以幫助讀者掌握並行編程的概念和技術。它們涵蓋了GPU上計算的所有主要方面，包括內存層次結構，線程組織和數據移動，並概述了GPU研究的當前狀態和未來趨勢。該書首先介紹了並發和並行處理，然後回顧了GPU架構及其相對於傳統CPU架構的優勢。然後，他深入研究CUDA編程的細節，包括內存管理，線程組織和數據移動，並提供了許多示例和練習來支持概念。該書還涵蓋了高級主題，例如共享內存，永久緩沖區和動態並行性，以及與GPU合作的科學建模，機器學習和計算機視覺算法。