Перепёлкин Е.Е., Садовников Б.И., Иноземцева Н.Г. Вычисления на графических процессорах (GPU) в задачах математической и теоретической физики Изд. 3, стереот. (изд.2, перераб. и доп.)

URSS. 2019. 240 с. ISBN 978-5-9710-6490-9. Cледующее издание 2024г. в твёрдом переплёте — стереотипное.

Серия: Классический учебник МГУ

Белая офсетная бумага

Аннотация

Данное учебное пособие является обобщением курса лекций, который читался на физическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова по методам параллельного программирования на GPU в задачах теоретической и математической физики. В курсе изложены базовые знания, необходимые, чтобы быстро и эффективно начать писать программы на графическом процессоре (GPU) без специальной подготовки в области программирования.

Курс лекций рассчитан на широкий... (Подробнее)

Содержание

Предисловие к третьему изданию				5
Предисловие ко второму изданию				6
Предисловие к первому изданию				7
Введение				8
Лекция 1				11
1.1. Гибридная модель вычислений				11
1.2. Типы вычислительных архитектур				14
1.3. Архитектура графического процессора GPU				17
Лекция 2				37
2.1. Программная модель CUDA				37
2.2. Гибридная модель программного кода				38
2.3. Понятие потока, блока, сети блоков				40
2.4. Функция-ядро как параллельный код на GPU				44
Лекция 3				53
3.1. Иерархия памяти на GPU				53
3.2. Регистры и локальная память				55
3.3. Глобальная память				56
3.5. Использование pinned-памяти				66
3.6. CUDA-потоки				68
Лекция 4				76
4.1. Объединение запросов				76
4.2. Пример решения СЛАУ				80
4.3. Пример решения СНАУ				96
4.4. Массивы с выравниванием				103
Лекция 5				108
5.1. Разделяемая память				108
5.2. Шаблон работы с разделяемой памятью				110
5.3. Задача N-тел				111
5.4. Оптимизация работы с разделяемой памятью				125
5.5. Перемножение матриц				133
5.6. Алгоритм параллельной редукции				150
Лекция 6				160
6.1. Статические переменные. Константная память				160
6.2. Текстурная память				163
Лекция 7				188
7.1. Введение в OpenACC				188
7.2. Основные директивы «OpenACC»				189
7.3. Примеры-сравнения на OpenMP, OpenACC и CUDA				198
Лекция 8				207
8.1. Метод массивно-параллельного программирования на GPU в задачах динамики пучка с использованием среды CUDA				207
8.2. Проблема оценки потерь пучка				209
Лекция 9				218
9.1. Проблема учета эффекта пространственного заряда				218
9.2. Задача трассировки пучка				230
Литература				235

Об авторах

Перепёлкин Евгений Евгеньевич

Доктор физико-математических наук. Профессор кафедры квантовой статистики и теории поля физического факультета Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова. Область научных интересов: математическое моделирование, теоретическая и математическая физика.

Садовников Борис Иосифович

Доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой квантовой статистики и теории поля. Заведующий отделением теоретической и экспериментальной физики физического факультета Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова. Область научных интересов: теоретическая и математическая физика.

Иноземцева Наталья Германовна

Доктор физико-математических наук. Профессор кафедры распределенных информационно-вычислительных систем Государственного университета «Дубна». Область научных интересов: математическое моделирование, теоретическая и математическая физика.