Cuda para ingenieros: Introducción a la computación paralela de alto rendimiento

Opiniones de los lectores

En general, el libro recibe comentarios positivos por su completa introducción a la programación CUDA y la computación paralela de alto rendimiento. Aunque muchos críticos valoran su accesibilidad y la claridad de sus explicaciones, otros lo critican por estar desactualizado y carecer de soporte suficiente para las nuevas tecnologías. El libro está especialmente recomendado para principiantes e ingenieros que quieran mejorar sus conocimientos sobre CUDA.

⬤ Introducción completa y bien estructurada a la programación CUDA.
⬤ Explicaciones claras y adecuadas para lectores con distintos niveles de conocimientos.
⬤ Valiosas herramientas y ejemplos de aplicación práctica, especialmente en campos como el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo.
⬤ Información relevante sobre la integración de CUDA con entornos de desarrollo de ingeniería.
⬤ Excelente para principiantes y proporciona una base sólida para estudios posteriores.

⬤ Algunos contenidos están obsoletos y son incompatibles con las versiones actuales de Visual Studio.
⬤ Falta de recursos de apoyo actualizados, lo que provoca dificultades en la aplicación práctica.
⬤ Algunos lectores encontraron el material demasiado superficial o falto de profundidad.
⬤ Confusión sobre las diferencias en los ejemplos para varios sistemas operativos.
⬤ Necesidad de una actualización más avanzada para cubrir las bibliotecas y arquitecturas CUDA más recientes.

(basado en 19 opiniones de lectores)

Título original:

Cuda for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing

Contenido del libro:

CUDA for Engineers proporciona un contacto directo y práctico con la computación paralela personal de alto rendimiento, lo que permite realizar cálculos en un PC de nivel de juego que hace unos años habrían requerido un superordenador.

Los autores presentan los fundamentos de la programación en C con CUDA de forma clara y concisa, guiándote rápidamente desde la ejecución de programas de ejemplo hasta la creación de tu propio código. A lo largo de todo el libro, aprenderás con ejemplos completos que puedes construir, ejecutar y modificar, complementados con proyectos adicionales que profundizan tus conocimientos. Todos los proyectos están completamente desarrollados, con instrucciones de construcción detalladas para las principales plataformas.

Esta guía, ideal para cualquier científico, ingeniero o estudiante que tenga al menos una experiencia básica en programación, no presupone ningún conocimiento especializado en computación paralela o basada en la GPU. En un apéndice, los autores también presentan un repaso a la programación en C para aquellos que lo necesiten.

Incluye.

⬤ Preparación del ordenador para ejecutar programas CUDA.

⬤ Comprensión del modelo de paralelismo de CUDA y las extensiones de C.

⬤ Transferencia de datos entre la CPU y la GPU.

⬤ Gestión de tiempos, perfiles, gestión de errores y depuración.

⬤ Creación de rejillas 2D.

⬤ Interoperar con OpenGL para proporcionar interactividad al usuario en tiempo real.

⬤ Realización de simulaciones básicas con ecuaciones diferenciales.

⬤ Utilización de plantillas para gestionar cálculos relacionados entre subprocesos.

⬤ Explotar la capacidad de memoria compartida de CUDA para mejorar el rendimiento.

⬤ Interacción con datos 3D: corte, renderizado de volúmenes y proyección de rayos.

⬤ Uso de las librerías CUDA.

⬤ Encontrar más recursos y código CUDA.

Las aplicaciones de ejemplo realistas incluyen.

⬤ Visualización de funciones en 2D y 3D.

⬤ Resolución de ecuaciones diferenciales cambiando las condiciones iniciales o de contorno.

⬤ Visualización/procesamiento de imágenes o pilas de imágenes.

⬤ Cálculo de productos internos y centroides.

⬤ Resolución de sistemas de ecuaciones algebraicas lineales.

⬤ Cálculos de Monte-Carlo.