CUDA Fortran para científicos e ingenieros: Buenas prácticas para una programación eficiente en CUDA Fortran

Opiniones de los lectores

El libro sobre CUDA Fortran ha sido muy bien recibido por su claridad, sus discusiones detalladas y sus ejemplos prácticos. Proporciona información valiosa tanto para principiantes como para usuarios avanzados, ayudándoles a optimizar su código Fortran para arquitecturas de GPU, en particular la Tesla K20. Sin embargo, algunos usuarios señalan que puede estar algo desfasado y que su material puede resultar complicado para quienes no tengan una sólida formación en ciencias de la computación.

⬤ Explicaciones claras y sucintas.
⬤ Útil tanto para principiantes como para programadores avanzados.
⬤ Incluye comentarios sobre el rendimiento y códigos de prueba.
⬤ Buenas explicaciones de las arquitecturas de GPU CUDA.
⬤ Consejos prácticos de optimización, especialmente para los kernels CUDA.
⬤ Evita de forma asequible los inconvenientes de buscar información en Internet.
⬤ Experiencias de usuario positivas con ejercicios prácticos de codificación.

⬤ Algo anticuado, con referencias a arquitecturas de GPU más antiguas (Kepler) y falta de cobertura de las más recientes (Maxwell).
⬤ El largo apéndice con el código fuente puede resultar innecesario para algunos lectores.
⬤ A algunos usuarios les resultó difícil utilizar el compilador PGI.
⬤ El contenido puede ser demasiado avanzado para los no informáticos o estudiantes universitarios.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

CUDA Fortran for Scientists and Engineers: Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming

Contenido del libro:

CUDA Fortran para científicos e ingenieros muestra cómo los desarrolladores de aplicaciones de alto rendimiento pueden aprovechar la potencia de las GPU utilizando Fortran, el lenguaje familiar de cálculo científico y evaluación comparativa del rendimiento de los superordenadores.

Los autores presuponen que no se tiene experiencia previa en cálculo paralelo y tratan los conceptos básicos junto con las mejores prácticas para el cálculo eficiente en la GPU utilizando CUDA Fortran. Para ayudar a añadir CUDA Fortran a los códigos Fortran existentes, el libro explica cómo entender la arquitectura de la GPU de destino, identificar las partes del código con mayor carga computacional y modificar el código para gestionar los datos y el paralelismo y optimizar el rendimiento.

Todo esto se hace en Fortran, sin tener que reescribir en otro lenguaje. Cada concepto se ilustra con ejemplos reales para que puedas evaluar inmediatamente el rendimiento de tu código en comparación.