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摩爾線程GPU架構與編程實踐/MUSA技術系列叢書

  • 作者：編者:摩爾線程|責編:張濤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115697806
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：220
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書旨在全面解析摩爾線程公司自主研發的MUSA，從並行計算原理出發，深入剖析MUSA的架構設計、編程模型、軟體生態及實踐應用。
    全書共10章，內容由淺入深，體系完整。第1章以並行計算的歷史與現狀切入，闡述GPU並行計算原理，並介紹MUSA GPU的設計理念與生態系統等。第2?4章系統解析MUSA硬體架構、編程模型及軟體架構，涵蓋前端調度系統、計算體系、存儲體系、張量核核心架構、驅動與運行時庫、編譯器工具鏈及計算加速庫等內容。第5?7章聚焦開發實踐，詳細介紹開發環境搭建、MUSA編程基礎、MUSA程序調試等內容。第8章和第9章深入性能優化與性能分析工具的使用，結合豐富案例展示性能優化方法。第10章介紹基於MUSA的應用實戰，涵蓋PyTorch編程、CIFAR-10圖像分類、大模型訓練實戰及HPC應用。
    本書兼具理論深度與實踐指導性，既可作為深入理解國產GPU架構原理的參考書，也可作為基於MUSA進行高性能計算與AI應用開發的實用手冊，以及高校相關專業的教材。
作者介紹
編者:摩爾線程|責編:張濤
    摩爾線程以全功能GPU為核心，致力於向全球提供計算加速的基礎設施和一站式解決方案，為各行各業的數智化轉型提供強大的AI計算支持。
目錄
第1章  GPU原理與生態
  1.1  並行計算的歷史與現狀
    1.1.1  摩爾定律的失效
    1.1.2  並行計算的興起
    1.1.3  典型並行計算場景
    1.1.4  核心並行演算法模式
  1.2  GPU並行計算原理
    1.2.1  電腦體系結構分類
    1.2.2  GPU和CPU的對比
    1.2.3  GPU與CPU的異構計算模型
    1.2.4  體系結構中各類架構的編程模型演進
    1.2.5  GPU在計算系統中的位置
    1.2.6  從應用到GPU：一次任務的旅程
  1.3  MUSA GPU及其生態簡介
    1.3.1  MUSA GPU設計概述
    1.3.2  MUSA生態系統
  1.4  MUSA並行計算應用
  小結
  練習題
第2章  MUSA硬體架構
  2.1  前端調度系統
    2.1.1  Command Queue與前端調度單元
    2.1.2  Kernel依賴處理與同步機制
  2.2  MUSA計算體系
    2.2.1  MUSA處理器系統架構
    2.2.2  運算單元
  2.3  線程組織與調度
    2.3.1  線程束調度器
    2.3.2  指令調度器
    2.3.3  線程塊到MP的映射關係
    2.3.4  資源限制與優化
  2.4  MUSA存儲體系
    2.4.1  存儲層次
    2.4.2  內存訪問模式優化
    2.4.3  常量內存與紋理內存的典型用途
  2.5  張量核心架構
    2.5.1  TME
    2.5.2  TCE（Tensor Compute Engine）
    2.5.3  ASYNC
  小結
  練習題
第3章  MUSA編程模型
  3.1  內核函數
    3.1.1  內核函數的定義
    3.1.2  內核函數的特性
  3.2  設備、上下文與任務流
    3.2.1  MUSA設備（Device）
    3.2.2  上下文（Context）
    3.2.3  MUSA任務流（Stream）
    3.2.4  上下文、設備、流三者關係總結

  3.3  內存管理
  3.4  任務與同步
    3.4.1  任務類型
    3.4.2  同步機制
  3.5  MUSA編程示例：矩陣乘法
  小結
  練習題
第4章  MUSA軟體架構
  4.1  軟體架構概覽
  4.2  驅動與運行時庫
    4.2.1  MUSA驅動與運行時庫簡介
    4.2.2  驅動和運行時庫之間的互操作
  4.3  編譯器工具鏈
    4.3.1  mcc編譯流程：從mu文件到可執行文件
    4.3.2  編譯控制選項
    4.3.3  MTX編譯器
  4.4  計算加速庫
    4.4.1  muBLAS
    4.4.2  muRAND
    4.4.3  muFFT
    4.4.4  muSPARSE
    4.4.5  muSOLVER
  4.5  AI與通信庫
    4.5.1  muDNN加速庫
    4.5.2  MCCL
  4.6  性能分析工具
  小結
  練習題
第5章  MUSA開發環境搭建及快速入門
  5.1  系統基礎配置
  5.2  驅動安裝
  5.3  MUSA Toolkit安裝
  5.4  在MUSA上輸出「Hello Musa」
  5.5  muDNN加速庫安裝
  5.6  MCCL安裝
  5.7  常見問題排查
  小結
第6章  MUSA編程基礎
  6.1  設備管理
    6.1.1  MUSA-runtime API
    6.1.2  MUSA環境變數
    6.1.3  mthreads-gmi工具
  6.2  模塊管理
    6.2.1  模塊的載入與卸載
    6.2.2  延遲載入
  6.3  虛擬內存管理
    6.3.1  核心API函數
    6.3.2  核心API函數的使用方法
    6.3.3  虛擬內存管理的高級特性
    6.3.4  虛擬內存管理的應用場景

  6.4  紋理內存
    6.4.1  紋理內存簡介
    6.4.2  紋理對象的實操流程
    6.4.3  核函數中的紋理訪問
    6.4.4  紋理參數
    6.4.5  圖像旋轉完整示例
    6.4.6  常見問題、限制說明與解決方案
    6.4.7  其他類型的紋理
  6.5  非同步執行模型
    6.5.1  流管理
    6.5.2  事件管理
  6.6  同步機制
    6.6.1  MUSA中的線程同步管理
    6.6.2  MUSA中的任務同步管理
    6.6.3  MUSA API的默認同步行為
  6.7  MUSA Graph管理
    6.7.1  MUSA Graph基本概念
    6.7.2  MUSA Graph主要優勢
    6.7.3  MUSA Graph核心API
    6.7.4  MUSA Graph構建方式
    6.7.5  MUSA Graph高級特性
    6.7.6  MUSA Graph最佳實踐
    6.7.7  MUSA Graph適用場景
  6.8  MUSA圖形互操作
    6.8.1  MUSA圖形互操作概述
    6.8.2  OpenGL互操作
  小結
第7章  MUSA程序調試
  7.1  調試環境搭建
    7.1.1  MUSA-GDB簡介
    7.1.2  調試環境準備
    7.1.3  調試命令規範
  7.2  內核調試技巧
    7.2.1  內核線程坐標與焦點管理
    7.2.2  斷點設置與狀態信息查詢
  7.3  內核調試完整示例
  小結
第8章  MUSA性能優化與擴展
  8.1  電腦體系結構的量化研究方法
  8.2  計算優化
    8.2.1  調控Occupancy
    8.2.2  減少線程束分歧
    8.2.3  指令級並行
    8.2.4  Warp Specialization
  8.3  內存優化
    8.3.1  合併訪存
    8.3.2  向量化訪存
    8.3.3  減少線程間共享存儲器的存儲體衝突
  8.4  MUSA多卡編程
    8.4.1  單機多卡

    8.4.2  多機多卡
  8.5  性能優化案例實踐
    8.5.1  Reduce優化
    8.5.2  GEMV優化
    8.5.3  Flash Attention優化
    8.5.4  GEMM優化
  小結
第9章  MUSA性能分析工具
  9.1  Moore Perf Tools
  9.2  Moore Perf System
  9.3  Moore Perf Compute
  小結
第10章  基於MUSA的應用實戰
  10.1  PyTorch編程
    10.1.1  torch_musa簡介
    10.1.2  MUSAExtension簡介
  10.2  CIFAR-10圖像分類
    10.2.1  圖像分類知識基礎
    10.2.2  代碼實現
  10.3  大模型訓練實戰
    10.3.1  MT-Megatron環境搭建
    10.3.2  使用MT-Megatron訓練大模型
    10.3.3  MT-Megatron代碼結構簡介
  10.4  HPC應用
    10.4.1  HPC簡介
    10.4.2  HPC常見基準測試
    10.4.3  GROMACS的MUSA GPU加速
  小結

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