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沐曦异构并行计算软件栈——MXMACA C/C++程序设计入门教程 版权信息
- ISBN：9787121484704
- 条形码：9787121484704 ; 978-7-121-48470-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
沐曦异构并行计算软件栈——MXMACA C/C++程序设计入门教程 内容简介
本书深入浅出，层层递进，构建了一个系统全面的知识结构，全面介绍了异构并行计算和GPU编程的基础知识与高级应用。本书的内容覆盖基础理论、实际应用、编程模型到内存管理、性能优化等多个层面。本书不仅详尽阐述了MXMACA C/C++编程语言的特性和应用，还通过丰富的示例代码展示了在沐曦高性能GPU平台上开发计算加速应用程序的全过程。
本书不仅为读者提供了深入学习GPU编程和异构计算的资料，也为科学计算、大数据分析、人工智能等领域的专业人士提供了宝贵的技术资源。无论是相关专业的老师和学生，还是对并行计算感兴趣的研究人员和工程师，都能从这本书中获得实用的指导。
沐曦异构并行计算软件栈——MXMACA C/C++程序设计入门教程 目录
第1章 MXMACA编程简介
1.1 本书写给谁
1.2 学习MXMACA编程的基础
1.3 本书结构
1.4 相关的背景知识
1.4.1 计算机体系结构和摩尔定律
1.4.2 摩尔定律碰到了三堵墙
1.4.3 并行计算
1.4.4 计算平台的分类
1.4.5 GPU和CPU体系结构对比
1.4.6 GPU异构编程
第2章 MXMACA编程环境
2.1 MXMACA云端编程环境
2.2 MXMACA本机编程环境
2.2.1 下载MXMACA安装工具包
2.2.2 安装MXMACA编程环境
2.2.3 配置MXMACA编程环境
2.3 用MXMACA打印“Hello World”
2.3.1 过程概述和代码示例
2.3.2 习题和思考
第3章 MXMACA编程模型
3.1 硬件平台
3.2 程序结构
3.3 内存管理
3.4 线程管理
3.5 核函数
3.6 向量加法示例
3.6.1 用传统的CPU编程完成向量相加
3.6.2 用MXMACA异构编程完成向量相加
3.6.3 向量加法实测结果比较
3.6.4 习题和思考
第4章 MXMACA编程API
4.1 基本语法
4.2 数据类型
4.2.1 C++语言基础类型
4.2.2 half类型
4.2.3 bfloat类型
4.3 MXMACA C++语言扩展集
4.3.1 扩展的Token
4.3.2 函数执行空间限定符
4.3.3 变量存储空间限定符
4.3.4 内置向量类型
4.3.5 内置变量
4.3.6 向量运算单元
第5章 MXMACA执行模型
5.1 沐曦GPU并行架构
5.1.1 设备线程架构信息查询
5.1.2 核函数的并发执行和串并行执行
5.1.3 核函数的启动方式
5.2 线程束执行的本质
5.2.1 线程束和线程块
5.2.2 线程束分化
5.2.3 资源分配
5.2.4 延迟隐藏
5.2.5 占用率
5.2.6 同步机制
5.2.7 协作组编程
5.2.8 可扩展性
5.2.9 CPU线程和GPU线程的区别
5.2.10 习题和思考
5.3 MXMACA流
展开全部
沐曦异构并行计算软件栈——MXMACA C/C++程序设计入门教程 作者简介
杨建，浙江大学博士，沐曦联合创始人、CTO兼首席软件架构师，三维图形与高性能计算生态专家，拥有多项发明专利，具有超过20年的GPU软件研发经验。杨建博士曾任职于华为海思和AMD，曾任华为海思GPU首席架构师，是AMD大中华区首位华人科学家。 严德政，浙江大学硕士，沐曦公司软件总监和GPU产品驱动架构师，浙江电子工程高级工程师，资深技术专家，拥有深厚的软硬件产品架构设计和开发管理经验，精通C/C++、Python、Java、JavaScript等多种编程语言。 詹源，浙江大学硕士，沐曦公司工程师，从事嵌入式、AI系统工程软件开发工作，目前主要聚焦AI计算库的研发，负责大语言模型训练和推理相关的算子优化工作。 王沛，南京航空航天大学硕士，沐曦公司软件专家，主要从事编译器方向的相关研究，负责公司的传统编译器和AI编译器的架构和编码工作。
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