实用 GPU 编程：基于现代 GPU 的 CUDA、CuPy

与 Python 高性能计算（英文版电子书） 如果你是一名 Python 专业开发者，希望借助 GPU 充分释放代码性能，那么《实用 GPU 编程：基于现代 GPU 的 CUDA、CuPy 与 Python 高性能计算》正是为你量身打造的专业指南。本书将系统带你掌握 GPU 架构基础，通过实操案例讲解并行编程技术，助你轻松掌握在数据处理、数据分析及工程领域加速实际工作负载的核心能力，让你在面对高数据量任务时，能自信提升处理效率。 全书内容遵循由浅入深的逻辑，首先指导读者完成 GPU 编程环境搭建，包括 CUDA 工具的安装，以及 Python 生态中 PyCUDA、CuPy 等核心库的使用方法，帮助你快速打通 GPU 编程的 “入门通道”。在此基础上，进一步深入 GPU 内存管理机制、内核执行原理，以及归约计算、直方图计算等经典并行计算模式，让你理解 GPU 并行计算的底层逻辑与核心技巧。 随后，本书聚焦业务场景中的实际需求，讲解排序与搜索技术在 GPU 加速下的应用，重点剖析 GPU 如何改变传统业务数据处理模式，让你掌握针对大规模数据的高效排序与搜索方法。同时，本书对线性代数运算给予高度重视，详细介绍如何借助 cuBLAS、CuPy 等工具，大幅提升向量、矩阵等经典线性代数运算的速度，为科学计算、数据分析等领域的任务提供性能支撑。 此外，书中还涵盖批量计算、高效广播机制、自定义内核开发及多库协同工作流等进阶内容，无论是标准计算问题，还是复杂的高级任务，都能为你提供清晰的解决方案。值得注意的是，全书始终将数值精度与性能评估相结合，在讲解 GPU 加速优势的同时，也客观呈现其局限性，帮助你全面理解 GPU 解决方案的适用场景，避免盲目应用。 通过阅读本书，你将收获十大核心能力：一是显著提升数据密集型任务的处理速度与效率；二是运用 CuPy 与 PyCUDA 编写并执行自定义 CUDA 内核；三是通过优化线程块与网格配置，最大化 GPU 占用率与吞吐量；四是利用共享内存与合并访问模式，减少内核中的全局内存瓶颈；五是通过动态内核编译实现定制化性能优化；六是借助 CuPy 完成自定义、高速的 GPU 元素级运算与表达式计算；七是针对大规模或批量整数数据集，实现双调排序与基数排序算法；八是开发并行线性搜索内核，快速检测数据模式；九是利用批量矩阵乘法（Batched GEMM）与高级 cuBLAS 例程，实现矩阵运算的规模化；十是掌握从基础到进阶的全流程 GPU 编程技能，适配现代 GPU 工具链。 需要说明的是，本书涵盖了实用 GPU 编程所需的几乎所有核心技能与现代工具，但 GPU 编程能力的提升需要实践积累，本书无法让你在短期内成为顶尖专家，却能为你搭建系统、扎实的知识体系，成为你在 GPU 编程领域持续进阶的重要助力。无论你是数据工程师、算法开发者，还是从事科学计算的研究人员，只要希望借助 GPU 提升 Python 代码性能，本书都能为你提供极具价值的指导。