異構計算及其應用 李濤 張帥 董前琨著 9787030741493 【台灣高等教育出版社】

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書名：異構計算及其應用
ISBN：9787030741493
出版社：科學
著編譯者：李濤 張帥 董前琨著
頁數：132
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1533577
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內容簡介

本書介紹了異構計算系統的發展歷程、當下主流的異構計算系統所使用的程序設計模型以及若干典型的異構計算應用。本書主要以CPU－GPU異構計算系統為代表進行介紹，同時在第8章中簡要介紹了FPGA異構計算系統，以使讀者了解不同類型的異構計算系統之間的差異。書中具體討論了用於CPU－GPU異構計算系統的線程池模型的設計與實現。 本書適合GPU程序設計、高性能計算、計算機體繫結構等相關領域的從業人員和科研人員使用，也適合對異構計算感興趣並具有一定基礎知識的讀者閱讀。

作者簡介

李濤，博士，南開大學計算機學院、網路空間安全學院教授／博導，物聯網工程專業首屆主任，智能物聯網教學團隊負責人，計算機系統能力培養改革建設工作負責人，明尼蘇達大學計算機科學與工程系訪問學者，天津市教學名師獎後備人選，入選2019年度高校計算機專業優秀教師獎勵計劃，天津市優秀科技特派員，天津科普大使，天津市中青年科技創新領軍人才；研究興趣包括異構計算、智能物聯網、區塊鏈系統等領域，主持和參加國家重點研發課題、國家自然科學基金、天津自然科學基金等10多項，出版和翻譯教材10部，申請專利和軟體著作權10餘項，近五年發表SCI／EI檢索論文80餘篇。現為中國計算機學會（CCF）傑出會員、理事、體繫結構專委會副主任、天津分部副主席，中國電子學會高級會員，中國人工智能學會會員，ACM會員，IEEE CS會員，《中國計算機學會通訊》專題編委，中國科技輔導員協會人工智能普及教育專委會委員，中國醫學裝備協會眼科專業委員會委員，天津市青少年科技教育協會副理事長，天津市津南區科協常委。

目錄

第1章 概述
1 1 計算與計算工具
1 2 處理器
1 2 1 微處理器
1 2 2 協處理器
1 3 異構計算簡介
1 3 1 GPGPU計算
1 3 2 異構計算應用
本章小結
第2章 異構計算系統結構
2 1 GPU體繫結構
2 2 CPU-GPU異構計算系統
2 2 1 體繫結構視角的CPU-GPU異構計算系統
2 2 2 單結點單GPU異構計算系統
2 2 3 單結點多GPU異構計算系統
2 3 GPU與AI計算
本章小結
第3章 異構計算編程模型
3 1 CUDA程序設計模型
3 1 1 CUDA線程模型
3 1 2 CUDA存儲模型
3 1 3 CUDA編譯流程
3 2 CUDA相關軟體庫
3 3 CUDA性能分析工具
本章小結
第4章 線程池計算模型
4 1 模型設計
4 1 1 線程池模型
4 1 2 基本設計原理和優點
4 1 3 模型結構設計
4 1 4 支持單結點多GPU的CAGTP模型
4 2 模型運行機制
4 2 1 CAGTP模型構造
4 2 2 分配任務槽
4 2 3 計算線程塊級任務調度
4 2 4 啟動任務復用Kernel函數
4 3 程序設計介面
4 4 模型擴展變體
4 4 1 無任務隊列的CAGTP模型
4 4 2 帶有輪轉雙任務槽的CAGTP模型
4 4 3 支持流多處理器劃分的CAGTP模型
4 5 模型性能測試與分析
4 5 1 模型討論
4 5 2 性能分析
4 5 3 微基準測試
本章小結
第5章 線性代數演算法實現
5 1 通用稠密矩陣乘
5 1 1 概述
5 1 2 GEMM的CAGTP實現
5 1 3 GEMM在CAGTP上的性能分析
5 2 批量細粒度GEMM的CAGTP實現與性能分析
5 3 Cholesky分解
5 3 1 Cholesky分解介紹
5 3 2 Cholesky分解的CAGTP實現
5 3 3 Cholesky分解在CAGTP上的性能分析
5 4 混合任務計算
5 4 1 SPMV與Black Scholes演算法介紹
5 4 2 混合任務計算的CAGTP實現
5 4 3 混合任務計算在CAGTP上的性能分析
5 5 多GPU支持
5 5 1 多GPU GEMM的CAGTP實現
5 5 2 多GPU GEMM在CAGTP上的性能分析
本章小結
第6章 機器學習演算法實現
6 1 T近鄰譜聚類
6 1 1 T近鄰譜聚類介紹
6 1 2 T近鄰步驟的CAGTP實現
6 1 3 T近鄰步驟在CAGTP上的性能分析
6 2 K-means演算法
6 2 1 K-means介紹
6 2 2 K-means的CAGTP實現
6 2 3 K-means在CAGTP上的性能分析
6 3 支持向量機
6 3 1 支持向量機介紹
6 3 2 SVM的CPU-GPU異構協作實現
6 3 3 SVM異構實現的性能分析
本章小結
第7章 高光譜圖像分類演算法實現
7 1 高光譜圖像分類模型
7 1 1 高光譜圖像分類簡介
7 1 2 高光譜圖像分類模型
7 2 高光譜圖像分類模型實現
7 2 1 模型訓練
7 2 2 模型并行分析
7 2 3 模型的GPU映射
7 3 實驗結果及分析
7 3 1 實驗準備
7 3 2 數據預處理分析
7 3 3 模型訓練分析
7 3 4 資源利用分析
本章小結
第8章 FPGA異構計算
8 1 概述
8 2 FPGA結構與編程
8 2 1 FPGA結構
8 2 2 VHDL和高層次綜合技術HLS
8 3 FPGA計算及應用
8 3 1 卷積神經網絡及應用
8 3 2 基於FPGA的應用設計
8 3 3 FPGA異構卷積神經網絡模型系統
8 4 實驗結果及分析
8 4 1 實驗平台
8 4 2 實驗結果分析
本章小結
參考文獻

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