前言
第1章 并行计算概述
1.1 并行计算简介
1.2 并行处理的计算机体系结构
1.2.1 并行计算机分类
1.2.2 并行计算机的物理结构模型
1.3 并行算法的设计方法
1.3.1 并行算法的相关概念
1.3.2 设计并行算法应注意的问题
1.3.3 并行算法的通用设计方法
1.4 基于各种并行处理体系结构的算法对比
1.4.1 SIMD算法
1.4.2 MIMD算法
1.4.3 MIMD进程通信和死锁
1.4.4 MIMD任务调度
1.5 小结
参考文献
第2章 GPU概述
2.1 GPU的发展
2.2 GPU的体系结构
2.2.1 NVIDIA公司的GPU体系结构
2.2.2 AMD公司的GPU体系结构
2.3 多核CPU和GPU的协同工作原理
2.4 GPU并行与分布式对比
2.5 采用多核CPU和GPU的异构集群
2.6 小结
参考文献
第3章 CUDA编程基础
3.1 CUDA简介
3.2 CUDA并行新思维
3.3 CUDA的安装及配置
3.3.1 CUDA在Mac OS X中的配置
3.3.2 CUDA在Linux中的配置
3.3.3 CUDA在Windows中的配置
……
第4章 GPU存储器使用技巧
第5章 CUDA编程优化
第6章 基于C++的遥感影像处理的CUDA优化
第7章 基于OpenGL的体绘制技术实现剪切波数据三维可视化的CUDA优化
第8章 基于MATLAB的生物细胞图像病理诊断的CUDA优化
第9章 基于CUDA的核外计算集群中间件
附录A 数学函数
附录B 原子函数