دانلود کتاب Learn CUDA Programming: A beginner’s guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++ – آموزش برنامه نویسی CUDA: راهنمای مبتدیان برای برنامه نویسی GPU و محاسبات موازی با CUDA 10.x و C/C++

توضیحات

Explore different GPU programming methods using libraries and directives, such as OpenACC, with extension to languages such as C, C++, and Python

Key Features

• Learn parallel programming principles and practices and performance analysis in GPU computing
• Get to grips with distributed multi GPU programming and other approaches to GPU programming
• Understand how GPU acceleration in deep learning models can improve their performance

Book Description

Compute Unified Device Architecture (CUDA) is NVIDIA’s GPU computing platform and application programming interface. It’s designed to work with programming languages such as C, C++, and Python. With CUDA, you can leverage a GPU’s parallel computing power for a range of high-performance computing applications in the fields of science, healthcare, and deep learning.

Learn CUDA Programming will help you learn GPU parallel programming and understand its modern applications. In this book, you’ll discover CUDA programming approaches for modern GPU architectures. You’ll not only be guided through GPU features, tools, and APIs, you’ll also learn how to analyze performance with sample parallel programming algorithms. This book will help you optimize the performance of your apps by giving insights into CUDA programming platforms with various libraries, compiler directives (OpenACC), and other languages. As you progress, you’ll learn how additional computing power can be generated using multiple GPUs in a box or in multiple boxes. Finally, you’ll explore how CUDA accelerates deep learning algorithms, including convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs).

By the end of this CUDA book, you’ll be equipped with the skills you need to integrate the power of GPU computing in your applications.

What you will learn

• Understand general GPU operations and programming patterns in CUDA
• Uncover the difference between GPU programming and CPU programming
• Analyze GPU application performance and implement optimization strategies
• Explore GPU programming, profiling, and debugging tools
• Grasp parallel programming algorithms and how to implement them
• Scale GPU-accelerated applications with multi-GPU and multi-nodes
• Delve into GPU programming platforms with accelerated libraries, Python, and OpenACC
• Gain insights into deep learning accelerators in CNNs and RNNs using GPUs

Who this book is for

This beginner-level book is for programmers who want to delve into parallel computing, become part of the high-performance computing community and build modern applications. Basic C and C++ programming experience is assumed. For deep learning enthusiasts, this book covers Python InterOps, DL libraries, and practical examples on performance estimation.

Table of Contents

1. Introduction to CUDA programming
2. CUDA Memory Management
3. CUDA Thread Programming: Performance Indicators and Optimization Strategies
4. CUDA Kernel Execution model and optimization strategies
5. CUDA Application Monitoring and Debugging
6. Scalable Multi-GPU programming
7. Parallel Programming Patterns in CUDA
8. GPU accelerated Libraries and popular programming languages
9. GPU programming using OpenACC
10. Deep Learning Acceleration with CUDA
11. Appendix

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

کاوش روش‌های مختلف برنامه‌نویسی GPU با استفاده از کتابخانه‌ها و دستورالعمل‌ها، مانند OpenACC، با گسترش به زبان‌هایی مانند C، C++، و Python

ویژگی‌های کلیدی

< ul>

توضیحات کتاب

معماری دستگاه واحد محاسبه (CUDA) پلتفرم محاسباتی GPU و رابط برنامه‌نویسی کاربردی NVIDIA است. این برنامه برای کار با زبان های برنامه نویسی مانند C، C++ و Python طراحی شده است. با CUDA، می‌توانید از قدرت محاسباتی موازی یک GPU برای طیف وسیعی از برنامه‌های محاسباتی با کارایی بالا در زمینه‌های علم، مراقبت‌های بهداشتی و یادگیری عمیق استفاده کنید.

Learn CUDA Programming به شما کمک می کند برنامه نویسی موازی GPU را یاد بگیرید و کاربردهای مدرن آن را درک کنید. در این کتاب، رویکردهای برنامه نویسی CUDA برای معماری های مدرن GPU را کشف خواهید کرد. شما نه تنها از طریق ویژگی‌های GPU، ابزارها و APIها راهنمایی می‌شوید، بلکه یاد می‌گیرید که چگونه عملکرد را با نمونه الگوریتم‌های برنامه‌نویسی موازی تجزیه و تحلیل کنید. این کتاب به شما کمک می‌کند تا عملکرد برنامه‌های خود را با ارائه بینش‌هایی در مورد پلتفرم‌های برنامه‌نویسی CUDA با کتابخانه‌های مختلف، دستورالعمل‌های کامپایلر (OpenACC) و زبان‌های دیگر بهینه کنید. همانطور که پیشرفت می کنید، خواهید آموخت که چگونه می توان با استفاده از چندین GPU در یک جعبه یا در چندین جعبه، قدرت محاسباتی اضافی تولید کرد. در نهایت، نحوه تسریع الگوریتم‌های یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) را بررسی خواهید کرد.

در پایان این کتاب CUDA، به مهارت هایی که برای ادغام قدرت محاسبات GPU در برنامه های خود نیاز دارید، مجهز خواهید شد.

آنچه خواهید آموخت

• درک عملیات کلی GPU و الگوهای برنامه نویسی در CUDA
• تفاوت بین برنامه نویسی GPU و برنامه نویسی CPU را کشف کنید
• تجزیه و تحلیل عملکرد برنامه GPU و پیاده سازی استراتژی های بهینه سازی
• برنامه نویسی، نمایه سازی و ابزارهای اشکال زدایی GPU را کاوش کنید
• الگوریتم های برنامه نویسی موازی و نحوه پیاده سازی آنها را درک کنید
• مقیاس سازی برنامه های شتاب دهنده GPU با چند GPU و چند گره < /li>
• در پلتفرم‌های برنامه‌نویسی GPU با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده، پایتون، و OpenACC کاوش کنید
• درباره شتاب‌دهنده‌های یادگیری عمیق در CNN و RNN با استفاده از GPU بینش به دست آورید

Who این کتاب برای

این کتاب سطح مبتدی برای برنامه نویسانی است که می خواهند به محاسبات موازی بپردازند، بخشی از جامعه محاسباتی با کارایی بالا شوند و برنامه های کاربردی مدرن بسازند. تجربه برنامه نویسی پایه C و C++ در نظر گرفته شده است. برای علاقه مندان به یادگیری عمیق، این کتاب Python InterOps، کتابخانه های DL، و مثال های عملی در مورد تخمین عملکرد را پوشش می دهد.

فهرست محتوا

1. مقدمه ای بر برنامه نویسی CUDA

< li>مدیریت حافظه CUDA

2. برنامه نویسی CUDA Thread: شاخص های عملکرد و استراتژی های بهینه سازی
3. مدل اجرای هسته CUDA و استراتژی های بهینه سازی
4. نظارت و اشکال زدایی برنامه CUDA
5. برنامه نویسی چند GPU مقیاس پذیر
6. الگوهای برنامه نویسی موازی در CUDA
7. کتابخانه های شتاب دهنده GPU و زبان های برنامه نویسی محبوب
8. برنامه نویسی GPU با استفاده از OpenACC
9. شتاب یادگیری عمیق با CUDA
10. ضمیمه

tag : دانلود کتاب آموزش برنامه نویسی CUDA: راهنمای مبتدیان برای برنامه نویسی GPU و محاسبات موازی با CUDA 10.x و C/C++ , Download آموزش برنامه نویسی CUDA: راهنمای مبتدیان برای برنامه نویسی GPU و محاسبات موازی با CUDA 10.x و C/C++ , دانلود آموزش برنامه نویسی CUDA: راهنمای مبتدیان برای برنامه نویسی GPU و محاسبات موازی با CUDA 10.x و C/C++ , Download Learn CUDA Programming: A beginner’s guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++ Book , آموزش برنامه نویسی CUDA: راهنمای مبتدیان برای برنامه نویسی GPU و محاسبات موازی با CUDA 10.x و C/C++ دانلود , buy آموزش برنامه نویسی CUDA: راهنمای مبتدیان برای برنامه نویسی GPU و محاسبات موازی با CUDA 10.x و C/C++ , خرید کتاب آموزش برنامه نویسی CUDA: راهنمای مبتدیان برای برنامه نویسی GPU و محاسبات موازی با CUDA 10.x و C/C++ , دانلود کتاب Learn CUDA Programming: A beginner’s guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++ , کتاب Learn CUDA Programming: A beginner’s guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++ , دانلود Learn CUDA Programming: A beginner’s guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++ , خرید Learn CUDA Programming: A beginner’s guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++ , خرید کتاب Learn CUDA Programming: A beginner’s guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++ ,