lu2027074的博客

本书系统、深入讲解了科学计算及企业级应用的并行优化方法与最佳实践。第1章介绍了常见的并行编程基于的多核/众核向量处理器架构。第2章介绍了如何在X86、ARM和GPU上优化常见的线性代数运算。第3章介绍了如何在X86和GPU处理器上优化偏微分方程的求解。第4章介绍了如何在X86处理器和GPU上优化常见的分子动力学算法。第5……

本书主要介绍并行计算相关的算法的设计和并行计算的性能优化技巧，涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。

本书共分为8章，介绍了并行编程的方法和优化实践，主要结合X86SSE与AVX、ARMNeon、OpenMP、CUDA和OpenCL等讲解了并行编程的技术、方法和最佳实践

本书第一篇系统地介绍GPU编程的相关知识，帮助读者快速入门，并构建GPU知识体系；第二篇和第三篇给出大量实例，对每个实例进行循序渐进的并行和优化实践，为读者提供GPU编程和优化参考；第四篇总结影响GPU性能的关键要素（执行核心和存储体系），量化测评GPU的核心性能参数，给出CPU/GPU异构系统上覆盖完全的各种混合并行模式及其实践，帮助读者真正透彻理解GPU