沐曦異構(gòu)并行計(jì)算軟件棧：MXMACA C/C++程序設(shè)計(jì)入門教程

第1章 MXMACA編程簡介
1.1 本書寫給誰
1.2 學(xué)習(xí)MXMACA編程的基礎(chǔ)
1.3 本書結(jié)構(gòu)
1.4 相關(guān)的背景知識
1.4.1 計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和摩爾定律
1.4.2 摩爾定律碰到了三堵墻
1.4.3 并行計(jì)算
1.4.4 計(jì)算平臺的分類
1.4.5 GPU和CPU體系結(jié)構(gòu)對比
1.4.6 GPU異構(gòu)編程
第2章 MXMACA編程環(huán)境
2.1 MXMACA云端編程環(huán)境
2.2 MXMACA本機(jī)編程環(huán)境
2.2.1 下載MXMACA安裝工具包
2.2.2 安裝MXMACA編程環(huán)境
2.2.3 配置MXMACA編程環(huán)境
2.3 用MXMACA打印“Hello World”
2.3.1 過程概述和代碼示例
2.3.2 習(xí)題和思考
第3章 MXMACA編程模型
3.1 硬件平臺
3.2 程序結(jié)構(gòu)
3.3 內(nèi)存管理
3.4 線程管理
3.5 核函數(shù)
3.6 向量加法示例
3.6.1 用傳統(tǒng)的CPU編程完成向量相加
3.6.2 用MXMACA異構(gòu)編程完成向量相加
3.6.3 向量加法實(shí)測結(jié)果比較
3.6.4 習(xí)題和思考
第4章 MXMACA編程API
4.1 基本語法
4.2 數(shù)據(jù)類型
4.2.1 C++語言基礎(chǔ)類型
4.2.2 half類型
4.2.3 bfloat類型
4.3 MXMACA C++語言擴(kuò)展集
4.3.1 擴(kuò)展的Token
4.3.2 函數(shù)執(zhí)行空間限定符
4.3.3 變量存儲空間限定符
4.3.4 內(nèi)置向量類型
4.3.5 內(nèi)置變量
4.3.6 向量運(yùn)算單元
第5章 MXMACA執(zhí)行模型
5.1 沐曦GPU并行架構(gòu)
5.1.1 設(shè)備線程架構(gòu)信息查詢
5.1.2 核函數(shù)的并發(fā)執(zhí)行和串并行執(zhí)行
5.1.3 核函數(shù)的啟動方式
5.2 線程束執(zhí)行的本質(zhì)
5.2.1 線程束和線程塊
5.2.2 線程束分化
5.2.3 資源分配
5.2.4 延遲隱藏
5.2.5 占用率
5.2.6 同步機(jī)制
5.2.7 協(xié)作組編程
5.2.8 可擴(kuò)展性
5.2.9 CPU線程和GPU線程的區(qū)別
5.2.10 習(xí)題和思考
5.3 MXMACA流和并發(fā)執(zhí)行
5.3.1 什么是流
5.3.2 基于流的并行
5.3.3 默認(rèn)流與隱式同步
5.3.4 用戶自定義流
5.3.5 流編程
5.3.6 用API啟動核函數(shù)
5.3.7 MXMACA流管理函數(shù)匯總
5.4 MXMACA動態(tài)并行
5.4.1 動態(tài)并行的執(zhí)行模型
5.4.2 動態(tài)并行的內(nèi)存模型
5.4.3 在GPU上嵌套打印“Hello World”
5.4.4 使用動態(tài)并行計(jì)算Mandelbrot集合圖像
5.5 MXMACA事件
5.5.1 使用事件同步
5.5.2 MXMACA事件管理函數(shù)匯總
5.6 MXMACA核函數(shù)計(jì)時(shí)
第6章 MXMACA內(nèi)存模型和內(nèi)存管理
6.1 計(jì)算機(jī)存儲器分級模型
6.1.1 存儲器的層次結(jié)構(gòu)
6.1.2 GPU內(nèi)存的層次結(jié)構(gòu)
6.1.3 Linux的內(nèi)存管理
6.2 MXMACA內(nèi)存層次模型
6.2.1 GPU寄存器
6.2.2 GPU私有內(nèi)存
6.2.3 GPU工作組共享內(nèi)存
6.2.4 GPU常量內(nèi)存
6.2.5 GPU全局內(nèi)存
6.2.6 GPU緩存
6.3 MXMACA內(nèi)存管理
6.3.1 常規(guī)內(nèi)存管理
6.3.2 零復(fù)制內(nèi)存
6.3.3 統(tǒng)一虛擬尋址技術(shù)
6.3.4 統(tǒng)一尋址內(nèi)存技術(shù)
6.3.5 虛擬內(nèi)存管理API
6.3.6 流序內(nèi)存分配器
6.3.7 MXMACA編程內(nèi)存相關(guān)的知識匯總
6.3.8 MXMACA內(nèi)存管理函數(shù)的分類及特點(diǎn)
6.3.9 部分MXMACA內(nèi)存管理函數(shù)的行為總結(jié)
6.3.10 習(xí)題和思考
第7章 MXMACA程序的編譯、運(yùn)行和調(diào)試
7.1 MXMACA代碼的編譯和運(yùn)行
7.1.1 離線編譯和靜態(tài)運(yùn)行
7.1.2 運(yùn)行時(shí)編譯和動態(tài)加載
7.1.3 二進(jìn)制緩存
7.1.4 重編譯
7.2 MXMACA程序的調(diào)試
7.2.1 異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的分析和調(diào)試
7.2.2 GPU核函數(shù)的功能調(diào)試
7.2.3 GPU核函數(shù)的性能調(diào)試
7.3 常見問題及其解決方案
7.3.1 MXMACA編程API使用錯誤
7.3.2 并行編程錯誤
7.3.3 算法錯誤
7.3.4 查找并避免錯誤
第8章 MXMACA程序優(yōu)化
8.1 MXMACA程序優(yōu)化概述
8.1.1 MXMACA程序優(yōu)化的目標(biāo)
8.1.2 MXMACA程序性能評估
8.2 MXMACA程序優(yōu)化的一般流程
8.2.1 程序設(shè)計(jì)開發(fā)階段
8.2.2 程序優(yōu)化階段
8.2.3 優(yōu)化策略總結(jié)
8.3 MXMACA程序優(yōu)化的主要內(nèi)容
8.3.1 內(nèi)存訪問優(yōu)化
8.3.2 數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化
8.3.3 執(zhí)行并行度優(yōu)化
8.3.4 適配GPU的硬件行為
8.3.5 算術(shù)運(yùn)算密度優(yōu)化
8.3.6 一些常見的編譯器優(yōu)化方法
8.4 MXMACA程序優(yōu)化總結(jié)
8.4.1 最大化利用率
8.4.2 最大化存儲吞吐量
8.4.3 最大化指令吞吐量
8.4.4 最小化內(nèi)存抖動
第9章 MXMACA圖編程
9.1 從有向無環(huán)圖說起
9.2 圖編程介紹
9.3 圖編程API
9.3.1 MXMACA任務(wù)圖的結(jié)構(gòu)
9.3.2 任務(wù)圖的圖節(jié)點(diǎn)類型
9.3.3 創(chuàng)建MXMACA任務(wù)圖
9.3.4 顯式圖編程API
9.3.5 流捕獲圖編程API
9.3.6 將任務(wù)圖實(shí)例化、加載到GPU并啟動執(zhí)行
9.3.7 MXMACA任務(wù)圖的生命周期管理
9.3.8 更新實(shí)例化圖
9.3.9 圖編程的調(diào)試API
9.4 圖編程加速
9.4.1 實(shí)踐示例
9.4.2 習(xí)題和思考
第10章 MXMACA人工智能和計(jì)算加速庫
10.1 mcBLAS庫
10.1.1 數(shù)據(jù)排布
10.1.2 mcBLAS API介紹
10.2 mcDNN庫
10.2.1 數(shù)據(jù)格式和類型
10.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.3 mcSPARSE庫
10.3.1 稀疏矩陣存儲格式
10.3.2 mcSPARSE庫的工作流程
10.4 mcSOLVER庫
10.4.1 mcSOLVER庫的工作流程
10.4.2 相關(guān)注意事項(xiàng)
10.5 mcFFT庫
10.5.1 快速傅里葉變換
10.5.2 mcFFT庫的工作流程
10.5.3 FFT變換類型
10.5.4 數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)布局
10.5.5 多維變換
10.6 其他加速庫
10.6.1 Thrust庫
10.6.2 mcRAND
10.7 應(yīng)用示例
10.7.1 使用mcBLAS庫求解矩陣乘法
10.7.2 使用mcDNN庫求解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積計(jì)算
第11章 MXMACA多GPU編程
11.1 單節(jié)點(diǎn)多卡：多設(shè)備服務(wù)器系統(tǒng)
11.1.1 多設(shè)備管理
11.1.2 多設(shè)備系統(tǒng)編程
11.2 多節(jié)點(diǎn)多卡：多GPU集群部署
11.2.1 RDMA技術(shù)
11.2.2 GPU Direct RDMA技術(shù)
11.2.3 多GPU編程的底層通信庫
11.3 多GPU編程示例
11.3.1 用于聲學(xué)數(shù)值模擬的多GPU編程
11.3.2 GPU加速異構(gòu)集群編程
附錄A MXMACA編程技術(shù)術(shù)語
附錄B 本書相關(guān)縮略語