高性能计算技术丛书
CUDA C编程权威指南
Professional CUDA C Programming
（美）程润伟（John Cheng） 等著
颜成钢 殷建 李亮 译
ISBN：978-7-111-56547-5
本书纸版由机械工业出版社于2017年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公
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2.1.4 启动一个CUDA核函数
2.1.5 编写核函数
2.1.6 验证核函数
2.1.7 处理错误
2.1.8 编译和执行
2.2 给核函数计时
2.2.1 用CPU计时器计时
2.2.2 用nvprof工具计时
2.3 组织并行线程
2.3.1 使用块和线程建立矩阵索引
2.3.2 使用二维网格和二维块对矩阵求和
2.3.3 使用一维网格和一维块对矩阵求和
2.3.4 使用二维网格和一维块对矩阵求和
2.4 设备管理
2.4.1 使用运行时API查询GPU信息
2.4.2 确定最优GPU
2.4.3 使用nvidia-smi查询GPU信息
2.4.4 在运行时设置设备
2.5 总结
2.6 习题
第3章 CUDA执行模型
3.1 CUDA执行模型概述
3.1.1 GPU架构概述
3.1.2 Fermi架构
3.1.3 Kepler架构
3.1.4 配置文件驱动优化
3.2 理解线程束执行的本质
3.2.1 线程束和线程块
3.2.2 线程束分化
3.2.3 资源分配
3.2.4 延迟隐藏
3.2.5 占用率
3.2.6 同步
3.2.7 可扩展性
3.3 并行性的表现
3.3.1 用nvprof检测活跃的线程束
3.3.2 用nvprof检测内存操作
3.3.3 增大并行性
3.4 避免分支分化
3.4.1 并行归约问题
3.4.2 并行归约中的分化
3.4.3 改善并行归约的分化
3.4.4 交错配对的归约
3.5 展开循环
3.5.1 展开的归约
3.5.2 展开线程的归约
3.5.3 完全展开的归约
3.5.4 模板函数的归约
3.6 动态并行
3.6.1 嵌套执行
3.6.2 在GPU上嵌套Hello World
3.6.3 嵌套归约
3.7 总结
3.8 习题
