并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型

《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》是一本深入浅出的CUDA编程教程，专为希望掌握GPU编程技术的初学者而设计。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用图形处理器（GPU）的强大计算能力来解决复杂的科学、工程和数据处理问题。本书作为CUDA编程的经典之作，涵盖了从基础概念到高级应用的全面知识，旨在帮助读者快速上手并深入理解CUDA编程。 在GPU编程领域，CUDA提供了C/C++的编程接口，使得程序员能够直接对GPU进行编程，利用其并行处理能力。书中首先会介绍CUDA编程环境的搭建，包括NVIDIA的开发工具套件CUDA Toolkit的安装和使用，以及如何配置编程环境。此外，还会讲解GPU的基本架构，如流式多处理器（SM）、线程块和网格的概念，这些是理解CUDA并行计算的关键。 接着，书中会详细阐述CUDA编程的核心要素，包括设备内存管理、数据传输、同步机制和核函数。核函数是CUDA编程的核心，它定义了在GPU上执行的并行计算任务。书中将通过丰富的实例来演示如何编写和优化核函数，以及如何利用共享内存提高性能。同时，还会讨论内存层次结构，如全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，以及如何选择合适的内存类型以优化程序性能。 在并行计算中，理解和掌握并行算法的设计与分析至关重要。书中会介绍并行算法设计的基本原则，如工作窃取和负载均衡，并通过案例分析来展示如何将传统算法转化为并行版本。此外，还会讲解如何利用CUDA的硬件特性，如动态并行性和流式处理，来进一步提升并行程序的效率。 除了基础内容外，书中还涵盖了更高级的话题，如错误处理、调试技巧和性能分析工具的使用。对于想要进行高性能计算或深度学习等应用的开发者，书中还会介绍如何利用CUDA进行大规模并行计算，并给出实际项目中的应用示例。 《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》是一本全面且实用的CUDA编程教程，它不仅适合初学者入门，也对有一定经验的开发者有很高的参考价值。通过学习这本书，读者不仅可以掌握CUDA编程的基础知识，还能了解到如何利用GPU的并行计算能力来解决实际问题，从而提升计算效率，推动技术创新。

中国科学技术大学研究生并行程序设计课程08-18年真题试卷，部分含有真题解析答案。为学习该课程的同学提供复习参考，每年考试内容基本类似，各位可以通过往年试题对知识进行回顾模拟，具体内容主要包括依赖分析+openMP+mpi。

摘要：本文探讨了基于OpenMP的电磁场FDTD多核并行程序设计的方法，以期实现该方法在更复杂的算法中应用具有更理想的性能提升。针对一个一维电磁场FDTD算法问题，对其计算方法与过程做了简单描述。 　　在Fortran语言环境中，采用OpenMP+细粒度并行的方式实现了并行化，即只对循环部分进行并行计算，并将该并行方法在一个三维瞬态场电偶极子辐射FDTD 程序中进行了验证。该并行算法取得了较其他并行FDTD 算法更快的加速比和更高的效率。结果表明基于OpenMP的电磁场FDTD并行算法具有非常好的加速比和效率。 　　0 引言 　　随着多核技术的不断发展，并行方法已经成为一种处理较大规模问

CUDA并行程序设计 GPU编程指南 522页 + CUDA C编程权威指南_源码 GPU编程 并发编程

一本讲mpi程序设计的书。讲得还算详细，初学者可以看看。

考试内容包含 循环依赖、MPI、Omp，实验代码包含demo例子

高性能计算并行编程技术——MPI并行程序设计2

并行程序设计导论，一个并行编程的基础性教材，适合新手下载学习

题目描述 编写一个矩阵乘法的GPU并行程序，并且与对应规模的串行程序进行运行时间的比对（n=500，1000，1500，2000，3000，5000），画出规模和时间对比图。 矩阵A（n，n） 矩阵B（n，n） C = A x B 要求： 1、完成程序的开发并验证其正确性，完成一个实验报告（程序源代码、变量和语句的详细说明） 2、在实验报告中通过图表说明CPU串行和GPU并行在各种规模的运行时间； 3、在实验报告中通过图表说明GPU并行不同的数据分配在各种规模的运行时间。 设计思路 矩阵实验的代码环境为VS2019 community+CUDA 10.1，在vs2019中运行确定无问题后，用xtfp上传该cu文件，在shell中在跑一遍 自己写的作业，用学校分配的并行网络，跑出来的，实打实的结果 预览：https://img-blog.csdnimg.cn/87873b9ed0a840c3b156e1bc3faca024.png