本书是广受推崇的系统学习高性能CUDA应用开发与设计的经典著作，是美国国家安全实验室资深高性能编程专家多年工作经验结晶，橡树岭国家实验室资深专家鼎力推荐！本书不仅从硬件角度深入解读了CUDA的设计理念和GPGPU硬件的体系结构，而且从软件角度系统讲解了CUDA应用设计与开发的思想、方法、技巧、准则、注意事项和最佳实践。<br />第1章首先介绍了CUDA的核心概念和编程思想，以及构建与调试CUDA应用所需的工具和方法，然后讲解了有效提高程序性能的CPU编程准则；第2章讲解了CUDA在机器学习与优化中的核心概念与应用，并给出了完整的通用框架；第3章介绍了CUDA的性能分析工具套件以及性能分析的方法，同时讨论了PCA和NLPCA两种数据挖掘方法；第4章讲解了CUDA的执行模型，深刻揭示了GPU的工作方式和原理；第5章介绍了CUDA提供的多种GPU内存，以及各种内存的优缺点；第6章讲解了高效利用内存的技术；第7章介绍了GPU提供的多种并行方式及其应用；第8章首先讨论了多种CUDA后端设备，以及CUDA如何与Python、Java、R等高级语言交互；第9章讲解了CUDA与图形渲染混合编程；第10章讲解了在云计算和集群环境中使用CUDA的方法和技术细节；第11章介绍了CUDA在高维数据处理、力导向图、交互式工作流、量子化学等现实问题中的应用；第12章为学习CUDA设计了一个综合性的针对实时视频流的应用案例。

Rob Farber，资深高性能编程专家，Irish高端计算中心和美国国家实验室等权威机构的高性能编程技术顾问，同时为多家《财富》世界500强企业提供咨询服务，经验十分丰富，在该领域颇具权威和影响力。他还是一位技术作家，任职于Santa Fe学院，在《Dr. Dobb’s Journal》《Scientific Computing》等媒体上发表了多篇关于高性能编程的经典技术文章，深受读者喜爱。此外，他还是《财富》美国100强中两家公司的合伙创始人。