⚡️Python与CUDA的完美结合：GPU编程攻略⚡️
导语：随着人工智能和机器学习的飞速发展，GPU编程变得越来越重要。那么，你是否想要学习如何使用Python和CUDA进行GPU编程呢？今天，我要为大家介绍一本新书《GPU编程实战（基于Python和CUDA）》，这本书将带你走进GPU编程的世界，让你轻松掌握如何利用Python和CUDA来开发高性能的应用程序。
✨一、为什么要学习GPU编程？
GPU编程已经成为了当今计算机领域的热门话题。随着人们对计算性能的需求不断提高，传统的CPU已经无法满足一些高强度计算的需求。而GPU则因为其强大的并行计算能力，成为了解决这类问题的首选。在深度学习、图像处理、科学计算等领域，GPU的应用已经越来越广泛。因此，学习GPU编程对于想要从事这些领域的你来说，无疑是一项必备的技能。
😎二、搭建GPU编程环境
要进行GPU编程，首先需要搭建一个合适的编程环境。这本书首先介绍了如何安装CUDA工具包和PyCUDA库。对于初学者来说，这可能有些复杂，但书中的步骤详尽，相信你一定能够顺利完成安装。
⚡️三、PyCUDA入门
PyCUDA是Python中一个用于GPU编程的库。这本书的第三章详细介绍了PyCUDA的基本用法，包括数组操作、矩阵乘法、reduction操作等。通过这些示例，你可以快速上手PyCUDA，为后续的GPU编程打下坚实的基础。
👋四、CUDA代码的调试与性能分析
在掌握了基本的PyCUDA用法之后，你需要学会如何调试和优化你的CUDA代码。这本书的第四章和第五章分别介绍了CUDA代码的调试和性能分析方法。通过这些内容，你可以发现代码中的潜在问题，并对其进行优化，从而提高程序的运行效率。
🌟五、通过Scikit-CUDA模块使用CUDA库
Scikit-CUDA是一个用于科学计算的Python库，它提供了许多方便的函数和工具，可以让你更加轻松地使用CUDA库。这本书的第六章详细介绍了如何通过Scikit-CUDA模块来使用CUDA库。通过这些内容，你可以更加高效地进行GPU编程，解决各种实际问题。
💡 六、实现深度神经网络
深度神经网络是当前人工智能领域的热点之一，而GPU编程则为它的实现提供了强大的支持。这本书的最后一章介绍了如何使用PyCUDA来实现一个简单的深度神经网络。通过这个例子，你可以将前面学到的知识融会贯通，更加深入地理解GPU编程的精髓。
结语：这本书的内容丰富、实用，适合对GPU编程与CUDA编程感兴趣的读者阅读。如果你是一名初学者，那么这本书将是你入门的最佳选择。如果你已经有一定的GPU编程经验，那么这本书也会为你提供很多有价值的参考和启示。让我们一起走进GPU编程的世界，开启全新的探索之旅吧！
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书籍信息
书名：GPU编程实战（基于Python和CUDA）
作者：布莱恩·图奥迈宁（BrianTuomanen）
评分：
出版日期：2022-06-01
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115560919
页数：244
定价：79.9
内容简介
本书旨在引导读者基于 Python 和CUDA 的 GPU 编程开发高性能的应用程序，先后介绍了为什么要学习 GPU 编程、搭建 GPU编程环境、PyCUDA入门等内容，以及 CUDA 代码的调试与性能分析、通过 Scikit-CUDA 模块使用 CUDA 库、实现深度神经网络、CUDA 性能优化等内容。学完上述内容，读者应能从零开始构建基于 GPU的深度神经网络，甚至能够解决与数据科学和 GPU编程高性能计算相关的问题。
本书适合对GPU 编程与 CUDA编程感兴趣的读者阅读。读者应掌握必要的基本数学概念，且需要具备一定的 Python编程经验。
适读人群 ：有一定Python基础，对GPU感兴趣的读者。
1.本书基于Python和CUDA介绍GPU编程
2.重点介绍如何通过GPU编程来实现高性能的并行计算
3.本书为读者供习题，并以“习题提示”的方式给出解题思路
4.异步社区为读者提供配套代码
书籍目录
第 1章 为什么要学习GPU编程 1
1．1 技术要求 2
1．2 并行化与阿姆达尔定律 2
1．2．1 使用阿姆达尔定律 3
1．2．2 Mandelbrot集 5
1．3 对代码进行性能分析 7
1．4 小结 9
1．5 习题 10
第 2章 搭建GPU编程环境 11
2．1 技术要求 12
2．2 确保拥有合适的硬件 12
2．2．1 检查硬件（Linux系统） 13
2．2．2 检查硬件（Windows系统） 14
2．3 安装GPU驱动程序 15
2．3．1 安装GPU驱动程序（Linux系统） 16
2．3．2 安装GPU驱动程序（Windows系统） 17
2．4 搭建C++编程环境 18
2．4．1 设置GCC、Eclipse IDE和图形处理库（Linux系统） 18
2．4．2 设置Visual Studio（Windows系统） 18
2．4．3 安装CUDA Toolkit 20
2．5 为GPU编程设置Python环境 21
2．5．1 安装PyCUDA（Linux系统） 22
2．5．2 创建环境启动脚本（Windows系统） 22
2．5．3 安装PyCUDA（Windows系统） 23
2．5．4 测试PyCUDA 23
2．6 小结 24
2．7 习题 25
第3章 PyCUDA入门 26
3．1 技术要求 26
3．2 查询GPU 27
3．3 使用PyCUDA的gpuarray类 31
3．3．1 使用gpuarray在GPU之间传输数据 31
3．3．2 使用gpuarray进行基本的逐元素算术运算 32
3．4 使用PyCUDA的ElementwiseKernel执行逐元素运算 37
3．4．1 重温Mandelbrot集 40
3．4．2 函数式编程简介 44
3．4．3 并行化的扫描内核函数和规约内核函数简介 45
3．5 小结 47
3．6 习题 47
第4章 内核函数、线程、线程块与网格 49
4．1 技术要求 50
4．2 内核函数 50
4．3 线程、线程块与网格 53
4．4 线程同步与线程通信 60
4．4．1 使用设备函数__syncthreads 60
4．4．2 使用共享内存 63
4．5 并行前缀算法 65
4．5．1 朴素并行前缀算法 66
4．5．2 包含型并行前缀算法与独占型并行前缀算法 69
4．5．3 工作高效型并行前缀算法 69
4．5．4 工作高效型并行前缀算法的实现 71
4．6 小结 74
4．7 习题 74
第5章 流、事件、上下文与并发性 76
5．1 技术要求 77
5．2 CUDA设备同步 77
5．2．1 使用PyCUDA流类 78
5．2．2 通过CUDA流实现并发版本的LIFE 82
5．3 事件 85
5．4 上下文 89
5．4．1 同步当前上下文 90
5．4．2 手动创建上下文 91
5．4．3 主机端多进程与多线程技术 92
5．4．4 实现主机端并发的多上下文 93
5．5 小结 97
5．6 习题 97
第6章 CUDA代码的调试与性能分析 99
6．1 技术要求 100
6．2 在CUDA内核函数中使用printf函数 100
6．3 CUDA C编程简介 106
6．4 利用Nsight IDE开发和调试CUDA C代码 113
6．4．1 在Windows平台上的Visual Studio中使用Nsight 113
6．4．2 在Linux平台中使用Nsight和Eclipse 117
6．4．3 借助Nsight理解CUDA的线程束锁步特性 120
6．5 使用NVIDIA性能分析工具——nvprof与Visual Profiler 122
6．6 小结 124
6．7 习题 125
第7章 通过Scikit-CUDA模块使用CUDA库 126
7．1 技术要求 127
7．2 安装Scikit-CUDA 127
7．3 利用cuBLAS库处理基本线性代数运算 128
7．3．1 利用cuBLAS库处理第 1级AXPY运算 128
7．3．2 其他第 1级cuBLAS函数 130
7．3．3 利用cuBLAS库处理第 2级GEMV运算 131
7．3．4 利用cuBLAS中的第3级GEMM操作测量GPU性能 133
7．4 利用cuFFT库进行快速傅里叶变换 136
7．4．1 一维快速傅里叶变换示例 137
7．4．2 使用FFT进行卷积操作 138
7．4．3 利用cuFFT进行二维卷积 139
7．5 通过Scikit-CUDA使用cuSolver 144
7．5．1 奇异值分解 144
7．5．2 奇异值分解在主成分分析中的应用 146
7．6 小结 147
7．7 习题 148
第8章 CUDA设备函数库与Thrust库 149
8．1 技术要求 150
8．2 cuRAND设备函数库 150
8．3 CUDA Math API 155
8．3．1 定积分概述 155
8．3．2 用蒙特卡罗方法计算定积分 156
8．3．3 编写测试用例 162
8．4 CUDA Thrust库 164
8．5 小结 168
8．6 习题 169
第9章 实现深度神经网络 170
9．1 技术要求 170
9．2 人工神经元与神经网络 171
9．3 softmax层的实现 177
9．4 交叉熵损失函数的实现 179
9．5 序贯网络的实现 180
9．5．1 推理方法的实现 182
9．5．2 梯度下降法 184
9．5．3 数据的规范化和归一化 189
9．6 Iris数据集 190
9．7 小结 192
9．8 习题 193
第 10章 应用编译好的GPU代码 194
10．1 通过Ctypes模块启动编译好的 代码 194
10．2 编译并运行纯PTX代码 201
10．3 为CUDA Driver API编写 包装器 203
10．4 小结 210
10．5 习题 211
第 11章 CUDA性能优化 212
11．1 动态并行性 212
11．2 向量化数据类型与 内存访问 217
11．3 线程安全的原子操作 218
11．4 线程束洗牌 220
11．5 内联PTX汇编 223
11．6 经过优化的数组求和 函数 227
11．7 小结 231
11．8 习题 231
第 12章 未来展望 233
12．1 深入了解CUDA和GPGPU 编程技术 234
12．1．1 多GPU系统 234
12．1．2 集群计算和消息 传递接口 234
12．1．3 OpenCL和 PyOpenCLCUDA 234
12．2 图形领域 235
12．2．1 OpenGL 235
12．2．2 DirectX 12 235
12．2．3 Vulkan 236
12．3 机器学习与计算机视觉 236
12．3．1 基础知识 236
12．3．2 cuDNN 236
12．3．3 Tensorflow与Keras 237
12．3．4 Chainer 237
12．3．5 OpenCV 237
12．4 区块链技术 237
12．5 小结 238
12．6 习题 238
习题提示 239
第 1章 为什么要学习GPU编程 239
第 2章 搭建GPU编程环境 239
第3章 PyCUDA入门 240
第4章 内核函数、线程、线程块与网格 240
第5章 流、事件、上下文与并发性 241
第6章 CUDA代码的调试与性能分析 241
第7章 通过Scikit-CUDA模块使用CUDA库 242
第8章 CUDA设备函数库与Thrust库 242
第9章 实现深度神经网络 243
第 10章 应用编译好的GPU代码 243
第 11章 CUDA性能优化 244
第 12章 未来展望 244
