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商品の説明
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
小山田 耕二
京都大学高等教育研究開発推進センター教授
岡田 賢治
株式会社ネットマイスター(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)
京都大学高等教育研究開発推進センター教授
岡田 賢治
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13 人中、13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
この本を読んで感じたことは
文中にGPUのグローバルメモリーのアクセスが遅いことが述べられているのに、高速なシェアードメモリを使ったサンプルがありません。
従来のリニアな処理との速度比較で差が出るのは当然なので、もう一歩踏み込んだテクニックを紹介して欲しいところです。
他からのアクセスを制限するアトミック関数の説明の所で２ページに亘って関数のプロトタイプが書かれていますが
atomicSUB（）が引き算だとわかってもatomicCAS（）が何なのか私にはまったく想像できません、簡単な説明が必要だと思います。
かなりのページをさいてNVIDIAのハードの性能表がありますがComputeCapability（機能バージョン）について書かれていません。
この値が1.3以上の倍精度演算に対応したハードは数少なく、CUDAをダウンロードしないと得られない情報なのでこの表に含めるべきだったと思います。
GPUのプログラミングはGPU向きのアルゴリズムに修正することもありますが、
サンプルのバイトニックソートアルゴリズムはGPU向きで、GPGPUにより発掘されたと言えるのではないでしょうか。
多目的用途の可能性を示す例となっているので、ソートアルゴリズムに関心のある人には参考になると思います。
プログラミング入門というよりはCUDA入門に近い内容なのでサンプルコード満載の本を期待していると肩透かしを食らいます。
CUDA化することが決まっているのであれば青木氏の本をお勧めします。
文中にGPUのグローバルメモリーのアクセスが遅いことが述べられているのに、高速なシェアードメモリを使ったサンプルがありません。
従来のリニアな処理との速度比較で差が出るのは当然なので、もう一歩踏み込んだテクニックを紹介して欲しいところです。
他からのアクセスを制限するアトミック関数の説明の所で２ページに亘って関数のプロトタイプが書かれていますが
atomicSUB（）が引き算だとわかってもatomicCAS（）が何なのか私にはまったく想像できません、簡単な説明が必要だと思います。
かなりのページをさいてNVIDIAのハードの性能表がありますがComputeCapability（機能バージョン）について書かれていません。
この値が1.3以上の倍精度演算に対応したハードは数少なく、CUDAをダウンロードしないと得られない情報なのでこの表に含めるべきだったと思います。
GPUのプログラミングはGPU向きのアルゴリズムに修正することもありますが、
サンプルのバイトニックソートアルゴリズムはGPU向きで、GPGPUにより発掘されたと言えるのではないでしょうか。
多目的用途の可能性を示す例となっているので、ソートアルゴリズムに関心のある人には参考になると思います。
プログラミング入門というよりはCUDA入門に近い内容なのでサンプルコード満載の本を期待していると肩透かしを食らいます。
CUDA化することが決まっているのであれば青木氏の本をお勧めします。
24 人中、22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
最近出版の増えているGPGPU関連書籍です。
内容はCUDA構成説明50%、CUDA導入説明15%、プログラム25%、デバイス性能リスト10%です。
プログラムが3本しかなく、VisualStadioでのプロジェクト作成方法も十分ではないので
この本を手に新規にGPUプログラムを作るのは困難ではないかと思います。
内容や監修者の肩書きからすると大学の情報センターで利用したガイダンスに
CUDA導入部分とデバイス性能リストをつけたものではないかというような内容の薄さです。
またデバイス性能リストもnVidiaの協力があった割には空欄も目立ち、
致命的なのがGPGPUでどの機能まで利用できるかを示すCompute Capabilityの欄がないことです。
例えば倍精度浮動小数点演算を行いたい場合1.3が必要なのですが、
リストに記載がないためどのデバイスを購入すればいいかわかりません。
GPUプログラムの書籍としては勧められませんが、CUDAデバイスガイドとしては利用できる人がいるかもしれません。
内容はCUDA構成説明50%、CUDA導入説明15%、プログラム25%、デバイス性能リスト10%です。
プログラムが3本しかなく、VisualStadioでのプロジェクト作成方法も十分ではないので
この本を手に新規にGPUプログラムを作るのは困難ではないかと思います。
内容や監修者の肩書きからすると大学の情報センターで利用したガイダンスに
CUDA導入部分とデバイス性能リストをつけたものではないかというような内容の薄さです。
またデバイス性能リストもnVidiaの協力があった割には空欄も目立ち、
致命的なのがGPGPUでどの機能まで利用できるかを示すCompute Capabilityの欄がないことです。
例えば倍精度浮動小数点演算を行いたい場合1.3が必要なのですが、
リストに記載がないためどのデバイスを購入すればいいかわかりません。
GPUプログラムの書籍としては勧められませんが、CUDAデバイスガイドとしては利用できる人がいるかもしれません。
3 人中、2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
Chapter 1 で CUDA を、Chapter 2 で GPU を概説したのち、Chapter 3 で CUDA プログラミングに必須となる概念を導入している。Chapter 4 で スレッド、Chapter 5 でメモリ構造と管理に関し述べている。Chapter 6 で実行環境の構築法を説明している。
ここまではわかりやすく説明されているし、ところどころにある Column もとても興味深く読めると思う(おじさんの私には懐かしい内容が多いが)。ただ残念ながら、Chapter 7 のサンプルプロジェクトプログラムの説明が不足している。たとえば、cutil* の説明がないので、他の資料を探さなければならない。
プログラミング入門としては内容不足だが、CUDA とはどんなものなのか知るためにはいいかも。
ここまではわかりやすく説明されているし、ところどころにある Column もとても興味深く読めると思う(おじさんの私には懐かしい内容が多いが)。ただ残念ながら、Chapter 7 のサンプルプロジェクトプログラムの説明が不足している。たとえば、cutil* の説明がないので、他の資料を探さなければならない。
プログラミング入門としては内容不足だが、CUDA とはどんなものなのか知るためにはいいかも。
リストマニア
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