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内容（「BOOK」データベースより）
「CUDA」(クーダ)は、GPUをグラフィックス以外の演算処理でも利用できるようにするためにNVIDIAが提供する、統合開発環境です。C言語でプログラミングすることができ、クロスプラットフォームで、「Windows」「Linux」「MacOS X」などのOSと、「NVIDIA CUDA対応GPU」とを組み合わせて使います。CUDAプログラミングの第一線にいる著者が、分かりやすく解説。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
青木 尊之
1983年東京工業大学・理学部・応用物理学科卒業。1985年東京工業大学大学院・総合理工学研究科・エネルギー科学専攻修了。1986年富士通研究所をへて東京工業大学大学院・総合理工学研究科・助手(この間の約1年間、米国コーネル大学およびマックスプランク研究所のVisiting Research Fellow)。1997年東京工業大学・原子炉工学研究所・助教授。2001年~東京工業大学・学術国際情報センター・教授(2009年から副センター長)
額田 彰
1976年神奈川県横浜市生まれ。1999年東京大学理学部情報科学科卒業。2001年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。科学技術振興機構研究員などを経て、2007年より、東京工業大学学術国際情報センターの産学官連携研究員として着任。FFTなどの数値計算の高速化に興味をもつ。現在は、超低消費電力化プロジェクトULP‐HPCのメンバーとして主にGPU関連の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
1983年東京工業大学・理学部・応用物理学科卒業。1985年東京工業大学大学院・総合理工学研究科・エネルギー科学専攻修了。1986年富士通研究所をへて東京工業大学大学院・総合理工学研究科・助手(この間の約1年間、米国コーネル大学およびマックスプランク研究所のVisiting Research Fellow)。1997年東京工業大学・原子炉工学研究所・助教授。2001年~東京工業大学・学術国際情報センター・教授(2009年から副センター長)
額田 彰
1976年神奈川県横浜市生まれ。1999年東京大学理学部情報科学科卒業。2001年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。科学技術振興機構研究員などを経て、2007年より、東京工業大学学術国際情報センターの産学官連携研究員として着任。FFTなどの数値計算の高速化に興味をもつ。現在は、超低消費電力化プロジェクトULP‐HPCのメンバーとして主にGPU関連の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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29 人中、25人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
おそらく現時点ではただ一つの日本語でCUDAを解説した本かと思います。
A5サイズで総ページ数は248ページです。(目次、索引なども含む)
GT200またはそれ以前のアーキテクチャのNVIDIA GPUにおいての、
CUDAでのスレッドや計算の実行方法、プログラミングなどの説明です。
GPUのメモリ階層についてやどのメモリが高速なのか、
また性能を出すにはどのようにプログラムをすべきかなどについても説明があります。
(ただし、性能を出す方法などは次のFermiなどでは大きく変わる(一部は不要になる?)ように思います。)
ただCPUとの実行速度の比較などが、(公平な立場ではなく) 若干GPGPU推進側の立場で書かれているように感じます。
若干説明が少ないように感じる部分もありますが、
この本によりCUDAでの計算の一通りの知識は得られると思いますので、
(特に日本語で読みたい方が)最初に読むのには良いかと思います。
「CUDAのSDKの中のサンプルプログラムなどは難しすぎる」と著者の方が書いてますので、
SDK内のマニュアル(英語?)などを読んで分からなかった場合にも良いかもしれません。
(私はSDK内のマニュアルは読んでないのでどちらが分かりやすいのかは分かりません。)
ただ、(私は)若干疑問点なども残っており、詳細は公式マニュアルなどを読む必要があるかと思います。
GPUでのプログラムの基本的な実行の仕組み(スレッド,Warp)などはFermiなどでも基本的に同一かと思いますので、
特定の処理がCUDAで実行できそうかどうか、高速になりそうかどうかなどを検討するには十分役に立つと思います。
また、OpenCLもCUDAに似ているようですので、OpenCLの基本的な実行の仕組みや
NVIDIA のGT200以前のGPUで OpenCL を実行するときの最適化の方法などにも参考になるように思います。
A5サイズで総ページ数は248ページです。(目次、索引なども含む)
GT200またはそれ以前のアーキテクチャのNVIDIA GPUにおいての、
CUDAでのスレッドや計算の実行方法、プログラミングなどの説明です。
GPUのメモリ階層についてやどのメモリが高速なのか、
また性能を出すにはどのようにプログラムをすべきかなどについても説明があります。
(ただし、性能を出す方法などは次のFermiなどでは大きく変わる(一部は不要になる?)ように思います。)
ただCPUとの実行速度の比較などが、(公平な立場ではなく) 若干GPGPU推進側の立場で書かれているように感じます。
若干説明が少ないように感じる部分もありますが、
この本によりCUDAでの計算の一通りの知識は得られると思いますので、
(特に日本語で読みたい方が)最初に読むのには良いかと思います。
「CUDAのSDKの中のサンプルプログラムなどは難しすぎる」と著者の方が書いてますので、
SDK内のマニュアル(英語?)などを読んで分からなかった場合にも良いかもしれません。
(私はSDK内のマニュアルは読んでないのでどちらが分かりやすいのかは分かりません。)
ただ、(私は)若干疑問点なども残っており、詳細は公式マニュアルなどを読む必要があるかと思います。
GPUでのプログラムの基本的な実行の仕組み(スレッド,Warp)などはFermiなどでも基本的に同一かと思いますので、
特定の処理がCUDAで実行できそうかどうか、高速になりそうかどうかなどを検討するには十分役に立つと思います。
また、OpenCLもCUDAに似ているようですので、OpenCLの基本的な実行の仕組みや
NVIDIA のGT200以前のGPUで OpenCL を実行するときの最適化の方法などにも参考になるように思います。
4 人中、4人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
CUDAに関する本を、いくつか読みましたが、初歩的な理解〜ちょっとレベルアップには最適だと思います。もっと実践的な事を書いて欲しいとも思いましたが、『それは別の専門的な本から知識を得る』と割り切ってしまうと、非常に分かりやすく書かれていると思います。
決して買って後悔する本ではありません。
決して買って後悔する本ではありません。
3 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
CUDAを勉強するのはいいけど、誤植や大げさに書かていることが多いのが気になった。
例えばGPUを使えば何十倍や何百倍になるということが書かれているが、
CPUのコードが恣意的？にCPU不利なコードで書かれていたりと、
著者の姿勢には共感できなかった。
例えばGPUを使えば何十倍や何百倍になるということが書かれているが、
CPUのコードが恣意的？にCPU不利なコードで書かれていたりと、
著者の姿勢には共感できなかった。
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