图书介绍：本书共分12章。第1～2章介绍了CUDA的基本概念、构建、调试CUDA应用所需要的工具，以及完整的机器学习与优化的通用框架。第3章介绍了高新能编程的性能分析技术——CUDA性能分析工具，以及两种数据挖掘技术。第4章主要介绍了CUDA执行模型。第5～6章讨论了CUDA提供的多种GPU内存优缺点，以及如何使应用高效利用内存的技术。第7章通过示例和对应的性能分析输出结果介绍了多GPU、异步核函数执行以及统一虚拟地址空间等GPU并行方式的应用。第8章讨论了多种CUDA后端设备，并给出可有效在异构多GPU环境中运行的示例以及响应的性能分析输出结果。第9章讨论CUDA如何显著地加速可视化与游戏应用。第10章介绍如何使用MPI提升应用的可伸缩性以及性能。第11章介绍了应用于不同技术的CUDA开源代码项目，其中包括支持向量机、多维尺度分析等。第12章介绍了基于第9章的框架，给出的一个用于视频识别的实时视频流处理示例。