کتاب GPU Programming with C++ and CUDA: Uncover effective techniques for writing efficient GPU-parallel C++ applications (برنامه‌نویسی GPU با C++ و CUDA: تکنیک‌های مؤثر برای نوشتن برنامه‌های کاربردی موازی با GPU به زبان C++ را کشف کنید) یک راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار است که به دنبال استفاده از قدرت پردازش موازی GPU برای بهبود عملکرد برنامه‌های خود هستند.
کتاب GPU Programming with C++ and CUDA بر روی تکنیک‌های پیشرفته برنامه‌نویسی با استفاده از C++ و CUDA تمرکز دارد و به خوانندگان کمک می‌کند تا با مفاهیم اصلی مانند مدیریت حافظه GPU، بهینه‌سازی هسته‌ها (kernels)، و استفاده از کتابخانه‌های موازی‌سازی مانند cuBLAS و cuDNN آشنا شوند. هدف اصلی کتاب، آموزش نحوه نوشتن کدهای کارآمد و مقیاس‌پذیر است که بتوانند از معماری‌های GPU مدرن حداکثر بهره را ببرند. این کتاب برای افرادی که با برنامه‌نویسی C++ آشنایی دارند و می‌خواهند وارد دنیای محاسبات با کارایی بالا شوند، بسیار مناسب است.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب GPU Programming with C++ and CUDA را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب GPU Programming with C++ and CUDA:
به دنیای شتاب‌یافته خوش آمدید! تکنولوژی‌ای که در گذشته به طور خاص بر روی پردازش گرافیکی و تصویری متمرکز بود، اکنون برای سرعت بخشیدن به محاسبات در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها استفاده می‌شود. واحدهای پردازش گرافیکی، یا به اختصار GPUها، می‌توانند برنامه‌ریزی شوند تا برنامه‌های کاربردی چندین برابر سریع‌تر از آنچه با یک CPU (واحد پردازش مرکزی) ممکن است، به راه‌حل برسند.
هنگام برنامه‌نویسی GPUها، ما با یک پارادایم بسیار متفاوت نسبت به برنامه‌نویسی موازی برای CPUها سروکار داریم. GPUها یک معماری سخت‌افزاری متمایز دارند و معمولاً بر روی یک کارت سخت‌افزاری جداگانه و تخصصی اجرا می‌شوند که اجازه دسترسی مستقیم به حافظه اصلی سیستم را نمی‌دهد. این بدان معناست که ما باید درک کنیم که چگونه دستگاه و اجزای داخلی آن را کنترل کنیم تا از پتانسیل آن استفاده بهتری ببریم.
علاوه بر این، نوع مسائلی که به این نوع شتاب نیاز دارند، معمولاً شامل برخی ریاضیات نسبتاً پیشرفته هستند که در ابتدا ممکن است ترسناک به نظر برسند.
تمام این موارد، هنگام یادگیری برنامه‌نویسی GPU، ما را با یک معضل روبرو می‌کند: چگونه می‌توانیم مفاهیم کلیدی و ساختارهای فنی را به روشی ساده حل کنیم؟
در کتاب GPU Programming with C++ and CUDA، ما بر ارائه یک رویکرد راه‌حل‌محور برای هر مفهوم GPU تمرکز می‌کنیم که با مثال‌های ساده‌ای نشان داده شده که به ریاضیات پیشرفته نیاز ندارند. هدف ما این است که به شما، خواننده، اجازه دهیم دانش خود را در مورد این پارادایم برنامه‌نویسی جدید توسعه دهید، به امید اینکه در طول فرآیند یادگیری تنها با چالش‌های فنی متوسطی روبرو شوید.
دو فصل از کتاب GPU Programming with C++ and CUDA دارای رویکردی نسبتاً نظری هستند. فصل ۱ زمینه را برای تفکر برنامه‌نویسی موازی فراهم می‌کند، در حالی که فصل ۵ توضیحات برخی از منابعی را که در اولین مثال‌های عملی خود استفاده می‌کنیم، ارائه می‌دهد. تمام فصول باقی‌مانده به سبک عملی هستند و به شما امکان می‌دهند یاد بگیرید که چگونه مشکلات شتاب‌بخشی کد را با پیاده‌سازی راه‌حل‌های کد حل کنید. بنابراین، برنامه‌نویسی نقشی محوری در این کتاب ایفا می‌کند و مفاهیم نظری پیرامون آن می‌چرخند.
عملکرد محاسباتی، به ویژه در عصر هوش مصنوعی، از اهمیت بالایی برخوردار است. بنابراین، درک نحوه عملکرد GPUها به جای استفاده کورکورانه از آن‌ها، اهمیت اساسی دارد. این درک به شما کمک می‌کند تا از نتایج بالقوه اشتباه یا ناامیدکننده جلوگیری کنید.
کتاب GPU Programming with C++ and CUDA برای چه کسانی مناسب است؟
این کتاب در درجه اول برای توسعه‌دهندگانی است که دانش C++ دارند و علاقه‌مند به یادگیری نحوه استفاده از GPUها برای شتاب‌بخشی به برنامه‌های کاربردی خود هستند. دانش پیشرفته ریاضی مورد نیاز نیست. توسعه‌دهندگان یاد خواهند گرفت که چگونه کدهای واقعی را با استفاده از GPUها شتاب دهند و بینش لازم در مورد نکات قابل توجه در این زمینه را به دست خواهند آورد. رویکرد راه‌حل‌محور کتاب، اطلاعات را به گونه‌ای ارائه می‌دهد که به راحتی در سناریوهای مختلف قابل استفاده است.
کتاب GPU Programming with C++ and CUDA همچنین برای هر متخصص فناوری اطلاعاتی که قصد ورود به حوزه نرم‌افزار شتاب‌یافته با GPU را دارد، مفید خواهد بود، زیرا دانش پایه‌ای لازم برای تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد استفاده از آن را فراهم می‌کند.
کتاب GPU Programming with C++ and CUDA شامل چه مباحثی است؟
- فصل ۱، مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی: در این فصل، با استفاده از قیاس با کارهای روزمره، یک معرفی آرام و اولیه به پارادایم موازی ارائه می‌شود. تفاوت بین اجرای همزمان چندین برنامه و کار کردن چندین هسته پردازشی بر روی یک مسئله در یک زمان بررسی می‌شود. همچنین به انواع موازی‌سازی، معماری سخت‌افزاری GPU، و تفاوت آن با CPUها پرداخته می‌شود. این فصل با بحث در مورد چالش‌ها و مزایای استفاده از GPUها به پایان می‌رسد.
- فصل ۲، راه‌اندازی محیط توسعه: این فصل از کتاب GPU Programming with C++ and CUDA راهنمایی‌هایی در مورد نحوه راه‌اندازی همه چیز برای برنامه‌نویسی GPU ارائه می‌دهد. یک جایگزین برای استفاده از Docker برای سازماندهی محیط معرفی می‌شود و با بررسی مزایا و معایب، به خواننده کمک می‌شود تا بهترین رویکرد را برای خود انتخاب کند.
- فصل ۳، Hello CUDA: این فصل حداقل اصطلاحات مورد نیاز برای معرفی اولین برنامه‌ای که بر روی دستگاه ما اجرا می‌شود را ارائه می‌دهد، به همراه دستورالعمل‌های کامپایل و اجرای آن. سپس، با استفاده از یک برنامه دوم، نحوه بررسی جزئیات سخت‌افزاری خاص مربوط به دستگاه آموزش داده می‌شود. در ادامه، خواننده برای راه‌اندازی یک محیط برنامه‌نویسی کارآمدتر، از طریق نصب و پیکربندی VS Code و افزونه‌های لازم، راهنمایی می‌شود.
- فصل ۴، دوباره سلام، اما به صورت موازی: در این فصل از کتاب GPU Programming with C++ and CUDA، دامنه بحث به برنامه‌هایی گسترش می‌یابد که واقعاً از موازی‌سازی استفاده می‌کنند. ابتدا مدل اجرای SIMD و اینکه چگونه برخی مسائل به خوبی با کاوش‌های ما در زمینه موازی‌سازی مطابقت دارند، بررسی می‌شود. سپس به سراغ مثالی می‌رویم که نیازی به انتقال داده ندارد و نحوه اندازه‌گیری عملکرد برنامه را بررسی می‌کنیم. در نهایت، نحوه انتقال داده به حافظه GPU و خارج کردن آن از آنجا را یاد می‌گیریم.
- فصل ۵، نگاهی دقیق‌تر به دنیای GPUها: این فصل از کتاب GPU Programming with C++ and CUDA توسعه کد را متوقف کرده تا به معرفی مفاهیمی بپردازد که هسته‌های GPU را نقشه‌برداری و آدرس‌دهی می‌کنند و همچنین نحوه راه‌اندازی هسته‌های اجرایی GPU را می‌بینیم. در مورد سطح دیگری از موازی‌سازی که توسط CUDA streams فراهم می‌شود و همچنین ضرورت انتقال داده‌های ناهمزمان (asynchronous) می‌آموزیم. در نهایت، در مورد Shared Memory، یک نوع حافظه سریع مهم که با کاهش دسترسی به حافظه سراسری (global memory) عملکرد را بهبود می‌بخشد، بحث می‌کنیم.
- فصل ۶، الگوریتم‌های موازی با CUDA: به کاوش‌های کد بازمی‌گردیم، اما اکنون با درک عمیق‌تری از نحوه کنترل GPU. ابتدا در مورد نحوه طراحی الگوریتم‌های موازی بحث می‌کنیم و سپس به مثال کلاسیک ضرب ماتریس می‌پردازیم. در نهایت، اهمیت همگام‌سازی رشته‌ها (thread synchronization) برای جلوگیری از نتایج اشتباه را یاد می‌گیریم.
- فصل ۷، استراتژی‌های عملکرد: این فصل از کتاب GPU Programming with C++ and CUDA به بررسی تکنیک‌هایی برای شناسایی گلوگاه‌ها و غلبه بر آن‌ها می‌پردازد. یاد می‌گیریم که چگونه از یک پروفایل‌ساز بصری استفاده کنیم که به ما امکان می‌دهد جزئیات عملکرد برنامه‌هایمان را بررسی کنیم.
- فصل ۸، همپوشانی عملیات‌های چندگانه: این فصل سطح دیگری از بهینه‌سازی ممکن را تشریح می‌کند که در آن از سخت‌افزار GPU برای همپوشانی همزمان انتقال و پردازش داده‌ها استفاده می‌کنیم. با استفاده از تکنیک‌های پوشش داده شده در فصول قبلی، می‌توانیم بلوک‌های زمانی مورد نیاز برای انتقال و پردازش داده را ببینیم. سپس به بررسی استفاده از چند GPU در یک دستگاه برای ارائه یک رویکرد متفاوت به موازی‌سازی می‌پردازیم.
- فصل ۹، قرار دادن کد در معرض پایتون: این فصل از کتاب GPU Programming with C++ and CUDA، به بررسی نحوه بسته‌بندی کد به صورت کتابخانه‌هایی می‌پردازد که می‌توانند به دو روش متمایز از پایتون استفاده شوند. همچنین اهمیت مدیریت صحیح حافظه برای جلوگیری از کپی‌برداری غیرضروری داده‌ها را بررسی می‌کنیم.
-
فصل ۱۰، کاوش مدل‌های موجود GPU: در این فصل، برخی از کتابخانه‌های موجود به عنوان گزینه‌هایی برای بهبود زمان ورود به بازار (time to market) و قابلیت اطمینان مورد بحث قرار می‌گیرند. همچنین در مورد اینکه چگونه استفاده از کد متوالی بر روی GPU می‌تواند به جلوگیری از جابه‌جایی داده‌ها کمک کند، بحث می‌کنیم. در نهایت، گزینه‌هایی برای آزمایش کد ما هم از C++ و هم از پایتون را بررسی می‌کنیم.
سرفصل‌های کتاب GPU Programming with C++ and CUDA:
- Cover
- Title Page
- Copyright and Credits
- Dedication
- Contributors
- Table of Contents
- Preface
- Part 1: Understanding Where We Are Heading
- Chapter 1: Introduction to Parallel Programming
- Chapter 2: Setting Up Your Development Environment
- Chapter 3: Hello CUDA
- Chapter 4: Hello Again, but in Parallel
- Part 2: Bring It On!
- Chapter 5: A Closer Look into the World of GPUs
- Chapter 6: Parallel Algorithms with CUDA
- Chapter 7: Performance Strategies
- Part 3: Moving Forward
- Chapter 8: Overlaying Multiple Operations
- Chapter 9: Exposing Your Code to Python
- Chapter 10: Exploring Existing GPU Models
- Chapter 11: Unlock Your Book’s Exclusive Benefits
- Other Books You May Enjoy
- Index
جهت دانلود کتاب GPU Programming with C++ and CUDA می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.