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[John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher]のCUDA C プロフェッショナル プログラミング impress top gearシリーズ
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CUDA C プロフェッショナル プログラミング impress top gearシリーズ Kindle版

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¥ 5,000

紙の本の長さ: 608ページ

商品の説明

内容紹介

ディープラーニングや機械学習などAIの処理高速化に最適!

CUDA C プログラミングを本格的に学ぶ。
グローバルメモリ、シェアードメモリ、ストリームなどを徹底活用。


CUDA Cプログラミングを本格的に理解して、プログラムの高速化を図るための技術解説書。
本書では、CUDAプログラミングモデルから始め、カーネルレベルやグリッドレベルの並列化手法を解説。
グローバルメモリ、シェアードメモリ、ストリームなどを徹底活用する方法を紹介します。
さらに、GPUスループットの計測、CUDAアプリケーションへの効率的な移植、
マルチGPUプログラミングについても説明。

◎本書は『Professional CUDA C Programming』の翻訳書です。

【本書の構成】
第1章 CUDAによるヘテロジニアス並列コンピューティング
第2章 CUDAプログラミングモデル
第3章 CUDAの実行モデル
第4章 グローバルメモリ
第5章 シェアードメモリとコンスタントメモリ
第6章 ストリームと並列処理
第7章 命令レベルのプリミティブの調整
第8章 CUDAのGPUアクセラレーションライブラリとOpenACC
第9章 マルチGPUプログラミング
第10章 実装上の注意点

著者について

■著者
John Cheng(ジョン・チェン)
ヘテロジニアス・コンピューティング・プラットフォーム上でのハイパフォーマンス・コンピューティングにおいて豊富な業界経験を持つ研究者。
計算知能の専門家として10年以上金融業界で働き、遺伝的アルゴリズムにデータマイニングや統計学習を掛け合わせた先進的なソリューションを提供していた。
現在は、エネルギー産業に関わっている。東京工業大学で計算知能分野の博士号を取得。

Max Grossman(マックス・グロスマン)
医療画像システムや機械学習、地球物理学でCUDAの適用経験があるGPUコンピューティングの専門家。

Ty McKercher(タイ・マッカーチャー)
2008年からNVIDIA社に勤務し、GPUアクセラレーション技術のユーザーサポートを行っている。

■翻訳者
株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。
2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『Scala関数型デザイン&プログラミング—Scalazコントリビューターによる関数型徹底ガイド』『IT技術者なら知っておきたいストレージの原則と技術』、
『Smashing Android UI』などがある(いずれもインプレス発行)。http://www.quipu.co.jp

■監訳者
森野慎也(もりの しんや)
2013年よりNVIDIAでCUDA担当のシニアソリューションアーキテクトとして勤務。NVIDIA入社前から、CUDAに関する講演・トレーニングに携わる。
NVIDIAでもCUDAにおける教育活動、開発支援など、CUDAを広く利用していただくための活動に従事。
本書では、監訳のほか、4、5、6、7、10章の日本語版コラムの執筆を担当。

成瀬彰(なるせ あきら)
2013年よりNVIDIAでシニアデベロッパーテクノロジーエンジニアとして勤務。
CUDAやOpenACCによるGPUコンピューティングの専門家。
HPC分野をはじめとする、さまざまな分野のアプリケーションのGPU向け最適化を担当している。
本書では、監訳のほか、1、2章の日本語版コラムの執筆を担当。

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 50596 KB
  • 紙の本の長さ: 781 ページ
  • 出版社: インプレス (2015/9/24)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B015R0M8TS
  • X-Ray:
  • Word Wise: 有効にされていません
  • おすすめ度: 5つ星のうち 5.0 2件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: Kindleストア 有料タイトル - 70,695位 (Kindleストア 有料タイトルの売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

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形式: 単行本(ソフトカバー)
待ちきれず、翻訳される前に、原書を買いました。
個人的には、この本の最も意味ある部分は『第9章 マルチGPUプログラミング』だと思う。
これまで色々CUDAの本を買って、実装してみたりしたが、複数のGPUカードを扱う方法を具体的に書いているものが無く、自己流でソースを組んでみてstreamを分けているのに、別々のカードにメモリ転送が上手く行かなかったり、カーネルが上手く流れなかったりと、無駄な時間を費やした末に解決or諦めたり人も多かったと思う。その点を、サラッと分かりやすく解決出来る。

また、中級程度で使う共有メモリの動的配列や、それを用いたベクトル和=>ワープの特性を使った高速化等、
今まで『ワープって何?言葉は知ってるけど、実装で困らないなら要らないでしょう??』と適当に使ってた人も、『こうやれば、もっと速くなるんだ?!』と
ちょっと感動できると思います。(少なくとも自分はそうだった)

一旦慣れてしまうと、CUDAはCを拡張させた言語と言うより地方方言程度の差です。始めは敷居が高く感じるかも知れませんが、やってしまうと大した事は有りません。さらに、本書を使って知識を深めると、痒い所にも手が届くようになります。
この本は、ある程度CUDAでソースを組んだ事が有る人に勧める本です
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形式: 単行本(ソフトカバー)
基本から丁寧かつ詳細に解説がなされている
CUDAプログラマのバイブルとなる1冊だと思う
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