CUDA Fortran tudósoknak és mérnököknek: Legjobb gyakorlatok a hatékony CUDA Fortran programozáshoz

Olvasói vélemények

A CUDA Fortranról szóló könyvet a közérthetőség, a részletes értekezések és a gyakorlati példák miatt nagyra értékelik. Kezdők és haladók számára egyaránt értékes betekintést nyújt, segítve őket Fortran kódjuk GPU-architektúrákra, különösen a Tesla K20-ra történő optimalizálásában. Néhány felhasználó azonban megjegyzi, hogy kissé elavult lehet, és anyaga kihívást jelenthet azok számára, akik nem rendelkeznek erős informatikai háttérrel.

⬤ Világos és tömör magyarázatok.
⬤ Hasznos mind a kezdők, mind a haladó programozók számára.
⬤ Teljesítmény-visszacsatolást és tesztkódokat tartalmaz.
⬤ Jó magyarázat a CUDA GPU architektúrákról.
⬤ Gyakorlati optimalizálási tippek, különösen a CUDA kernelekhez.
⬤ Megfizethetően elkerüli az online információkeresés buktatóit.
⬤ Pozitív felhasználói tapasztalatok gyakorlati kódolási gyakorlatokkal.

⬤ Kissé elavult, a régebbi GPU-architektúrákra (Kepler) való hivatkozásokkal és az újabbak (Maxwell) hiányával.
⬤ A forráskódot tartalmazó hosszú függelék egyes olvasók számára feleslegesnek tűnhet.
⬤ Néhány felhasználó számára kihívást jelentett a PGI fordító használata.
⬤ A tartalom talán túlságosan fejlett a nem informatikusok vagy egyetemisták számára.

(9 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

CUDA Fortran for Scientists and Engineers: Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming

Könyv tartalma:

A CUDA Fortran tudósoknak és mérnököknek bemutatja, hogyan használhatják ki a nagy teljesítményű alkalmazások fejlesztői a GPU-k erejét a tudományos számítások és a szuperszámítógépek teljesítményének összehasonlító mérése során használt Fortran nyelv segítségével.

A szerzők nem feltételeznek előzetes párhuzamos számítási tapasztalatot, és a CUDA Fortran használatával a hatékony GPU-számítással kapcsolatos legjobb gyakorlatokkal együtt tárgyalják az alapokat. Annak érdekében, hogy segítsen hozzáadni a CUDA Fortran-t a meglévő Fortran-kódokhoz, a könyv elmagyarázza, hogyan kell megérteni a cél GPU-architektúrát, azonosítani a kód számításigényes részeit, és módosítani a kódot az adatok és a párhuzamosság kezelése és a teljesítmény optimalizálása érdekében.

Mindezt Fortran nyelven, anélkül, hogy egy másik nyelven kellene újraírni. Minden koncepciót tényleges példákkal illusztrálunk, így azonnal értékelheti a saját kódja teljesítményét összehasonlítva.